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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学(深圳);中广核风电有限公司申请的专利一种异常区间预测模型构建及异常区间预测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：CN115169228B 。

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：202210780733.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种异常区间预测模型构建及异常区间预测方法是由李旭涛;徐江南;朱天伦;普智勇;郑灏;王允设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异常区间预测模型构建及异常区间预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种异常区间预测模型构建及异常区间预测方法，涉及风电机组状态监测技术领域。本发明所述构建方法包括：获取风电机发电功率数据，通过自适应异常点标注算法对所述风电机发电功率数据进行标注得到标注数据，根据所述标注数据构建异常区间数据，根据所述异常区间数据构建基于多尺度时序Transformer的异常区间预测模型。通过自适应异常点标注算法对风电机发电功率数据进行标注，以标注发生趋势变化的异常点，有效降低了标注成本，提高了标注效率和精度，并根据异常区间数据构建基于多尺度时序Transformer的异常区间预测模型，充分利用多尺度的时序信息进行预测，有效提高异常区间预测精度，从而能够实现时序数据尤其是风电机发电功率数据的异常区间预测。

本发明授权一种异常区间预测模型构建及异常区间预测方法在权利要求书中公布了：1.一种异常区间预测模型构建方法，其特征在于，包括：获取风电机发电功率数据，通过自适应异常点标注算法对所述风电机发电功率数据进行标注得到标注数据，根据所述标注数据构建异常区间数据，根据所述异常区间数据构建基于多尺度时序Transformer的异常区间预测模型；其中，所述通过自适应异常点标注算法对所述风电机发电功率数据进行标注得到标注数据包括：根据所述风电机发电功率数据获取第一预设长度的时间窗口，根据所述时间窗口判断数据点是否为正常点；其中，所述根据所述风电机发电功率数据获取第一预设长度的时间窗口包括：获取数据索引，根据所述数据索引获取所述风电机发电功率数据中对应的数据点，以所述数据点为起点获取第一预设长度的所述时间窗口；获取第二预设长度的长尺度时间窗口，确定所述长尺度时间窗口内数据的标准差，并初始化设置值变化阈值；根据所述数据点的遍历情况确定对应的阈值，根据所述阈值判断所述数据点是否为正常点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳);中广核风电有限公司，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。