恭喜清华四川能源互联网研究院程青获国家专利权
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龙图腾网恭喜清华四川能源互联网研究院申请的专利考虑典型因素综合能源系统用能行为数据挖掘方法及装置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：CN114529330B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202111669628.7，技术领域涉及：G06Q30/0201；该发明授权考虑典型因素综合能源系统用能行为数据挖掘方法及装置是由程青;杨超;熊天龙;林舒;包维瀚;周特设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本考虑典型因素综合能源系统用能行为数据挖掘方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑典型因素综合能源系统用能行为数据挖掘方法及装置，所述方法包括K‑means算法用于对损坏的数据进行校正，并对数据中部分受干扰的数据进行挖掘和边缘化。因此，采用标准化的处理方法对数据进行量化。过滤后，可以准确提取用户的用电行为特征。实验结果表明，传统的数据挖掘方法容易受到自然等典型因素的影响，数据挖掘的精度不理想，本发明能够有效地提取出正确的行为数据，且准确率高于传统方法。
本发明授权考虑典型因素综合能源系统用能行为数据挖掘方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种考虑典型因素综合能源系统用能行为数据挖掘方法，其特征在于，所述方法按照以下步骤进行，通过K-means算法获取行为数据的负载特征曲线；对所述负载特征曲线上的不良数据进行修正，得到用电修正曲线；其中，不良数据修正方程为： 式1中，Td是要修改的曲线，Tc是特性曲线，p、q分别是Td、Tc上的点，Tn为负载特征曲线，Qn是用电修正曲线，n是用户曲线的一个点；采用标准化处理对所述用电修正曲线进行统一量化,得到用电数据归一化值；将所述用电数据的归一化值形成用户用电行为特征序列；根据协方差计算所述特征序列中相邻周期的数值关系之间的相关性，得到相关性数值关系；根据所述相关性数值关系，提取特征指标，以实现数据挖掘。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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