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龍圖騰網恭喜深圳市雙合電氣股份有限公司申請的專利一種大數據分析的電網時間同步管理方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119624405B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510157064.0，技術領域涉及：G06Q10/109；該發明授權一種大數據分析的電網時間同步管理方法是由張建虎;趙忠;劉遙;王洪;聶云根;吳棟頻設計研發完成，并于2025-02-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種大數據分析的電網時間同步管理方法在說明書摘要公布了：本發明屬于電網時間同步管理技術領域，本發明公開了一種大數據分析的電網時間同步管理方法；包括：采集當前時刻的綜合電網信息，對綜合電網信息進行標準化處理，并根據處理后的綜合電網信息提取特征數據，獲取綜合特征集；通過對綜合特征集中各個數據類別的關聯性分析進行數據降維處理，獲取低維數據集；使用訓練集訓練時間同步方案設計模型，將實時的低維數據集導入訓練好的時間同步方案設計模型中，獲取實時的調整方案；將調整方案進行可視化交互，實現電網時間同步的智能管理。

本發明授權一種大數據分析的電網時間同步管理方法在權利要求書中公布了：1.一種大數據分析的電網時間同步管理方法，其特征在于，包括：步驟S1：采集當前時刻的綜合電網信息，對綜合電網信息進行標準化處理，并根據處理后的綜合電網信息提取特征數據，獲取綜合特征集；所述根據處理后的綜合電網信息提取特征數據，獲取綜合特征集的方法包括：以當前時刻為基點，向前移動W-1個時間長度，獲取一個周期時間W，采集周期時間內所有時刻上的綜合電網信息，形成綜合信息集；設置窗口長度為L，且α表示調節系數，ΔSj表示當前時刻的時間偏差；使用窗口在綜合信息集上滑動，將窗口內的每個數據類型的數值進行秩轉換，對于每個數據類型，計算秩轉換后數值與時間同步性能指標之間的斯皮爾曼秩相關系數其中，ρ的取值范圍在-1到1之間，值為1表示完全正相關，值為-1表示完全負相關，值為0表示沒有相關性，di表示第i個時刻上兩個變量的秩之間的差值，n表示時刻的數量；設置一個相關系數閾值ρ_yu，保留|ρ|≥ρ_yu的數據類型，將其他的數據類型排除；針對每一個保留的數據類型，將其在綜合電網信息中隨機打亂，保持其他數據類型的數據不變，形成擾亂數據集，使用每個數據類別的擾亂數據集計算GBT模型的損失函數值，記為置換性能值；計算置換性能值和初始性能值之間的差值，重復獲取并取平均值，將每個數據類別的平均值按照降序排列，選取前G_Y個數據類別作為特征數據，收集選取的G_Y個數據類別形成綜合特征集；步驟S2：通過對綜合特征集中各個數據類別的關聯性分析進行數據降維處理，獲取低維數據集；步驟S3：使用訓練集訓練時間同步方案設計模型，將實時的低維數據集導入訓練好的時間同步方案設計模型中，獲取實時的調整方案；所述時間同步方案設計模型的構建和訓練方法包括：時間同步方案設計模型的框架基于神經網絡學習技術，包括輸入層、隱藏層和輸出層，輸入層的輸入設定為低維數據集，輸出層并行設置3個任務頭，分別為時間同步預測頭、原因預測頭和方案設計預測頭；對于每個任務頭，使用線性激活函數，設定損失函數為交叉熵損失，時間同步預測頭用于預測下一時刻時間是否同步，原因預測頭用于預測時間不同步的原因，方案設計預測頭用于輸出時間同步的調整方案；設定時間同步方案設計模型的總損失函數為各個任務頭損失函數的累加，約束條件為調整時間最小化和成本利用最小化；訓練集包括R_G個訓練組，每一個訓練組都包括一個低維數據集以及對應的時間同步標簽、原因標簽和方案設計標簽；將訓練集依次輸入到時間同步方案設計模型中，使用自適應學習率策略，采用Adam或SGD優化器，依次輸出每個任務頭的損失函數，當總損失函數值不再發生變化或達到最大迭代次數時停止訓練，得到訓練好的時間同步方案設計模型；步驟S4：將調整方案進行可視化交互。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳市雙合電氣股份有限公司，其通訊地址為：518004 廣東省深圳市羅湖區蓮塘第一工業區117棟一、二樓東；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。