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龙图腾网恭喜江苏智谋科技有限公司申请的专利基于数字孪生的智能电网全域数据监测管理系统及方法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：CN119324578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411874977.6，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权基于数字孪生的智能电网全域数据监测管理系统及方法是由张振威;杨玉鹏;庞兆运;徐步海设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的智能电网全域数据监测管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数字孪生的智能电网全域数据监测管理系统及方法，涉及电网数据技术领域；包括用户数据分类模块、历史异常事件捕捉模块、特征响应模型构建模块、优先级排序模块和响应加密模块；用户数据分类模块用于基于电网运行数据将用户数据进行分类；历史异常事件捕捉模块用于捕捉数字孪生模型中触发响应的历史异常事件，特征响应模型构建模块用于分析每类用户数据对应各历史异常事件的特征响应模型；优先级排序模块用于利用特征响应频率对相应类型的用户数据进行优先级排序；响应加密模块用于基于用户数据的优先级对符合特征响应模型的用户数据以优先级顺序进行加密。

本发明授权基于数字孪生的智能电网全域数据监测管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生的智能电网全域数据监测管理方法，其特征在于：所述方法包括以下：步骤S100：提取以智能电网为主体构建数字孪生模型中存储记录的用户数据，基于电网运行数据将用户数据进行分类；所述步骤S100包括以下具体步骤：步骤S110：所述电网运行数据是指电网装载各种设备所记录的运行参数；以每一运行参数为检索项，遍历查找传输至电网控制中心的所有用户数据，将相同数学量纲的用户数据初步划分为同类用户数据；步骤S120：基于每一检索项，匹配运行参数记录同一数字孪生模型存储用电事件下的同类用户数据，构成匹配数据组A，A=a1,a2，其中a1表示检索项，a2表示同类用户数据构成的目标项；当a2记录同类用户数据的类型不唯一时，a2={a21、a22、......、a2n}，a21、a22、......、a2n表示对应检索项a1下用户事件记录的第1、2、...、n类用户数据；则将匹配数据组进行更新为由a2内记录的所有类型用户数据的任一自由组合作为匹配数据组A中的目标项，生成若干包含相同检索项不同目标项的匹配数据组作为目标数据组；步骤S130：基于每一目标数据组，构建检索项与目标项的线性回归模型，当线性回归模型中的目标项个数为一时，提取回归系数大于预设阈值对应目标项的用户数据为一类型目标用户数据；当线性回归模型中的目标项个数大于一时，提取同一线性回归模型中回归系数大于预设阈值且各目标项对应回归系数的相似度大于相似度阈值时的所有类型用户数据为一类型目标用户数据；步骤S200：捕捉数字孪生模型中触发响应的历史异常事件，所述历史异常事件是指对用户用电数据造成安全威胁的事件，基于历史异常事件，分析每类用户数据对应各历史异常事件的特征响应模型；所述步骤S200包括以下具体步骤：步骤S210：以数字孪生模型记录异常对象相同的相邻两次异常事件的间隔周期作为单位监测周期，提取历史记录的所有单位监测周期下各类型目标用户数据，以天为单位绘制每个单位监测周期记录各类型目标用户数据的折线图，所述折线图以天为横坐标、目标用户数据的数学单位为纵坐标所构成；步骤S220：基于折线图，利用公式：g1={m[m-1m-2]}×{∑[xj-x0d]3}；计算每一单位监测周期内各类型目标用户数据的偏离度g1，其中m表示折线图中获取目标用户数据的个数，xj表示折线图中单位监测周期内第j个目标用户数据，x0表示同一类型目标用数据记录的所有用户数据平均值，d表示同一类型目标用数据记录的所有用户数据的标准差，当同一类型目标用户数据包含的同类用户数据类型个数不为1时，分别计算每类用户数据对应的偏离度并计算平均值作为该类型目标用户数据的偏离度；步骤S230：筛选偏离度的绝对值小于等于偏离度阈值的目标用户数据作为分析对象，并提取相同类型分析对象在所有单位监测周期生成折线图后计算得到的偏离度g1，利用公式：计算对应类型目标用户数据偏离度的离散系数p，p={[∑g1-g02]w}12，其中g0表示历史记录所有单位监测周期记录偏离度的平均值，w表示历史记录单位监测周期的总个数；步骤S240：选取离散系数小于离散系数阈值且历史异常事件的监测异常对象为对应类型的目标用户数据时，将所述目标用户数据作为重点用户数据；获取重点用户数据记录所有单位监测周期内的偏离度g1，构建对应类型重点用户数据的特征响应模型Y，Y∈[g1min,g1max]，其中g1min表示偏离度的最小值，g1max表示偏离度的最大值；步骤S300：分析历史异常事件对应用户数据的特征响应频率，并利用特征响应频率对相应类型的用户数据进行优先级排序；步骤S400：实时监测电网运行中传输的用户数据并随着用户数据的增加实时触发特征响应模型进行判断，以及基于用户数据的优先级对符合特征响应模型的用户数据以优先级顺序进行加密。

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