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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利一种智能配电房传感器多维数据融合异常事件检测方法、系统及计算机可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114328075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111058325.1，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种智能配电房传感器多维数据融合异常事件检测方法、系统及计算机可读存储介质是由张敏;方健;王勇;郝方舟;杨帆;何嘉兴;林翔;尹旷设计研发完成，并于2021-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能配电房传感器多维数据融合异常事件检测方法、系统及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能配电房传感器多维数据融合异常事件检测方法、系统及计算机可读存储介质，方法包括：S1：获取配电房正常多维传感数据，建立正常样本数据库；S2：对正常样本数据库中的多维数据进行预处理，建立多维数据相关性特征模型；S3：将配电房实时运行数据预处理后输入至多维数据相关性特征模型，并对实时运行数据进行分析，判断实时运行数据是否异常，若数据异常则转至步骤S4，若数据正常，则结束当前检测流程，进行下一时刻数据的检测；S4：将异常数据与预设的异常事件库进行比较判断，若异常数据属于异常事件，则输出异常事件类型，若不属于则更新模型。本发明充分利用了多维数据的关联性，提高了数据的利用率和异常事件的检测效率。

本发明授权一种智能配电房传感器多维数据融合异常事件检测方法、系统及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种智能配电房传感器多维数据融合异常事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取配电房正常多维传感数据，建立正常样本数据库； S2：对所述正常样本数据库中的多维数据进行预处理，建立多维数据相关性特征模型； S3：将配电房实时运行数据预处理后输入至所述的多维数据相关性特征模型，并对实时运行数据进行分析，判断实时运行数据是否异常，若实时运行数据异常则转至步骤S4，若实时运行数据正常，则结束当前检测流程，进行下一时刻数据的检测； S4：将异常数据与预设的异常事件库进行比较判断，若异常数据属于异常事件，则输出判定的异常事件类型，若异常数据不属于异常事件则更新多维数据相关性特征模型； 其中，步骤S2所述的多维数据相关性特征模型的构建过程为： 将多维数据划定固定时间窗口长度L，计算每个时间窗口长度L内多维变量间的pearson相关性系数； 利用计算得到的相关性系数建立相关系数矩阵，并确定正常数据时各相关系数阈值； 根据相关系数矩阵和所述相关系数阈值建立多维数据相关性特征模型； 其中，步骤S3所述的对实时运行数据进行分析，判断实时运行数据是否异常具体为： 将实时运行数据采用滑动时间窗口方法依次计算该窗口内多维数据的相关系数； 若多维数据间的相关系数大于模型中的相关系数阈值，则为异常数据点； 若多维数据间的相关系数小于或等于模型中的相关系数阈值，则对下一个时间窗口进行判断。

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