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龙图腾网恭喜国网上海市电力公司申请的专利基于大模型的电力时序数据异常检测方法、设备和介质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：CN119226983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-21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：202411730018.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于大模型的电力时序数据异常检测方法、设备和介质是由张蕾;郭乃网;贾仁军;王彬彬;朱旻捷;沈泉江;刘畅;郑成;程大伟;吴裔;张梦圆;冯陈佳;邓博文设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的电力时序数据异常检测方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明属于数据分析技术领域，涉及一种基于大模型的电力时序数据异常检测方法、设备和介质，所述方法包括以下步骤：将待检测电力时序数据输入训练好的电力时序数据异常检测模型，输出检测结果；电力时序数据异常检测模型包括依次相连的小波分解模块、编码器模块和解码器模块，小波分解模块首先对电力时序数据进行小波分解，然后通过多头自注意力将各分量序列转化为等长的特征表示；解码器模块可微地计算编码器模块的输出与各历史备选模式之间的动态时间规整距离，据此计算各历史备选模式的贡献分数，聚合获得电力时序数据在各周期尺度上的特征表示，并通过逆小波变换输出。与现有技术相比，本发明可以提高电力时序数据异常检测结果的精确性。

本发明授权基于大模型的电力时序数据异常检测方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的电力时序数据异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测电力时序数据，输入训练好的电力时序数据异常检测模型，输出检测结果；其中，所述电力时序数据异常检测模型的训练过程包括预训练阶段和微调阶段，所述预训练阶段基于预获取的通用时序数据集进行自监督训练，在所述预训练阶段创建记忆存储单元用于存储历史备选模式，所述历史备选模式基于通用时序数据集中余弦相似度高于设定阈值的通用时序数据生成；所述微调阶段通过预获取的电力时序数据集进一步进行模型参数微调；所述电力时序数据异常检测模型包括依次相连的小波分解模块、编码器模块和解码器模块，所述小波分解模块首先对电力时序数据进行小波分解，获得不同周期尺度的分量序列，然后通过多头自注意力将各分量序列转化为等长的特征表示，并切分为部分重叠的切片输入所述编码器模块进行编码；所述解码器模块通过改进的动态时间规整算法，可微地计算所述编码器模块的输出与所述记忆存储单元中各历史备选模式之间的动态时间规整距离，据此计算各历史备选模式的贡献分数，聚合获得电力时序数据在各周期尺度上的特征表示，并通过逆小波变换获得最终的输出；所述编码器模块的输出与各历史备选模式之间的动态时间规整距离的计算公式具体如下： ， ，其中，为编码器模块输出与历史备选模式之间的动态时间规整距离，，，每个历史备选模式，为历史备选模式的数量，表示时刻，为时间序列的长度，为编码器模块输出与历史备选模式的维度，为平滑参数，为的迭代计算公式，为和的欧氏距离；电力时序数据在各周期尺度上的特征表示具体如下： ， ，其中，为历史备选模式的数量，为历史备选模式的贡献分数。

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