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龍圖騰網恭喜哈爾濱工業大學(深圳);中廣核風電有限公司申請的專利一種異常區間預測模型構建及異常區間預測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：CN115169228B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202210780733.6，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種異常區間預測模型構建及異常區間預測方法是由李旭濤;徐江南;朱天倫;普智勇;鄭灝;王允設計研發完成，并于2022-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種異常區間預測模型構建及異常區間預測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種異常區間預測模型構建及異常區間預測方法，涉及風電機組狀態監測技術領域。本發明所述構建方法包括：獲取風電機發電功率數據，通過自適應異常點標注算法對所述風電機發電功率數據進行標注得到標注數據，根據所述標注數據構建異常區間數據，根據所述異常區間數據構建基于多尺度時序Transformer的異常區間預測模型。通過自適應異常點標注算法對風電機發電功率數據進行標注，以標注發生趨勢變化的異常點，有效降低了標注成本，提高了標注效率和精度，并根據異常區間數據構建基于多尺度時序Transformer的異常區間預測模型，充分利用多尺度的時序信息進行預測，有效提高異常區間預測精度，從而能夠實現時序數據尤其是風電機發電功率數據的異常區間預測。

本發明授權一種異常區間預測模型構建及異常區間預測方法在權利要求書中公布了：1.一種異常區間預測模型構建方法，其特征在于，包括：獲取風電機發電功率數據，通過自適應異常點標注算法對所述風電機發電功率數據進行標注得到標注數據，根據所述標注數據構建異常區間數據，根據所述異常區間數據構建基于多尺度時序Transformer的異常區間預測模型；其中，所述通過自適應異常點標注算法對所述風電機發電功率數據進行標注得到標注數據包括：根據所述風電機發電功率數據獲取第一預設長度的時間窗口，根據所述時間窗口判斷數據點是否為正常點；其中，所述根據所述風電機發電功率數據獲取第一預設長度的時間窗口包括：獲取數據索引，根據所述數據索引獲取所述風電機發電功率數據中對應的數據點，以所述數據點為起點獲取第一預設長度的所述時間窗口；獲取第二預設長度的長尺度時間窗口，確定所述長尺度時間窗口內數據的標準差，并初始化設置值變化閾值；根據所述數據點的遍歷情況確定對應的閾值，根據所述閾值判斷所述數據點是否為正常點。

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哈爾濱工業大學(深圳);中廣核風電有限公司，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區桃源街道深圳大學城哈爾濱工業大學校區；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”。