北京
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国家知识产权局信息显示，江苏电力信息技术有限公司申请一项名为“一种基于多任务特征融合的电力大数据异常检测算法”的专利，公开号CN122490396A，申请日期为2026年3月。
专利摘要显示，为应对电力大数据中存在的异常数据威胁电网安全稳定运行等问题，本发明公开了一种基于多任务特征融合的电力大数据异常检测算法。该算法通过融合电力数据的多种特征，从时间序列的波动性、趋势性等维度提取相关特征，同时结合电力系统的运行状态、设备参数等多源数据特征，充分挖掘数据中的潜在信息。利用多任务学习框架，将异常检测与其他相关任务相结合使模型能够捕捉不同任务间的关联，提升对异常数据的识别能力，实现对电力大数据中的异常数据检测。实验结果表明，该算法能够有效提高电力大数据异常检测的准确性和效率，对噪声具有较强的鲁棒性，可为智能电网的稳定运行提供有力保障。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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