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申请/专利权人：国网信通亿力科技有限责任公司;国网信息通信产业集团有限公司;国家电网有限公司

摘要：本发明涉及一种智能电量修复系统，包括模型构建子系统、电量修复子系统；通过构建位置网络和分组网络实现了对通讯信号的传输可靠性分析，同时实现对用电端类型进行获取，结合用电端的本地历史用电数据，通过权重叠加的方式产生修复波形，这样一来可以在用电量信息失真时，能够第一时间反馈并修复该信息，有利于对后续对用电数据实时完整的分析。

主权项：1.一种智能电量修复系统，其特征在于：包括模型构建子系统、电量修复子系统；所述模型构建子系统包括位置网络构建模块以及类型网络构建模块，所述位置网络构建模块获取用电端的物理位置关系以生成位置信息拓扑，并为每一用电节点配置一信任信息素，所述位置网络构建模块配置有信息素配置策略以及信息素衰减策略，所述信息素配置策略包括第一预设条件，当后台接收到满足第一预设条件的电量采集信息时，生成该电量采集信息经过的所有用电节点的信息素增量以增加对应用电节点的信任信息素的值；所述信息素衰减策略包括对应每一用电节点配置衰减因子，所述衰减因子在预设的衰减周期内减少对应信任信息素的值；所述类型网络构建模块获取用电端的用电类型信息以及对应的用电历史数据以生成用电训练样本，通过用电训练样本训练预设的用电神经网络模型以获得训练后的用电神经网络模型，所述用电神经网络模型中，以输出层的每一节点对应一用电端，具有同一上级节点的用电端划分为同一用电类型组，所述类型网络构建模块通过用电训练样本中的用电历史数据实时更新每一用电类型组的组内补偿曲线；所述电量修复子系统包括异常判断模块、权重配置模块、电量修复模块，所述异常判断模块用于判断用电端的用电波形异常并生成异常时段，所述权重配置模块获取该用电端经过的每一用电节点的信任信息素并根据信任信息素生成叠加权重，所述电量修复模块配置有本地获取算法，所述本地获取算法根据所述异常时段获取该用电端的用电历史数据以生成本地修复波形，同时从用电神经网络模型中从该用电端对应的组内补偿曲线中获取组内修复波形，并以所述叠加权重叠加所述本地修复波形以及组内修复波形以生成电量修复波形；所述的第一预设条件为所述的电量采集信息在一完整的用电周期内无异常。

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