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龙图腾网恭喜国电南瑞三能电力仪表(南京)有限公司申请的专利一种基于集中抄表的数据校正方法及系统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：CN118890568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411358935.7，技术领域涉及：H04Q9/02；该发明授权一种基于集中抄表的数据校正方法及系统是由孙玉海;王紫田;张正鑫;王若鲁;徐晓星;黄亮设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集中抄表的数据校正方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及抄表的数据校正技术领域，公开了一种基于集中抄表的数据校正方法及系统，包括：通过抄表设备，采集不同类型的表计数据，通过采集终端将抄表数据传输到集中抄表的数据管理平台；对所述抄表数据进行初步的异常判断，并初次筛选需要校正的数据；通过对初次筛选后的数据的关联分析，进行需要校正数据的二次筛选；在二次筛选的结果中，利用改进后的退火算法进行数据校正。能够有效减少人工操作，提高了效率和数据实时性。提升了初步异常检测的准确性，减少了误报和漏报。综合考虑数据之间的复杂关联性，进一步提升筛选精度。通过全局优化策略，实现了对异常数据的精确校正，确保数据的可靠性和稳定性。

本发明授权一种基于集中抄表的数据校正方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于集中抄表的数据校正方法，其特征在于，包括：通过抄表设备，采集不同类型的表计数据，通过采集终端将抄表数据传输到集中抄表的数据管理平台；对所述抄表数据进行初步的异常判断，并初次筛选需要校正的数据；通过对初次筛选后的数据的关联分析，进行需要校正数据的二次筛选；在二次筛选的结果中，利用改进后的退火算法进行数据校正；所述关联分析包括，获取每个需要校正的数据，并根据每个数据的位置标签建立图神经网络；节点为每个需要校正的数据，边为位置之间的距离关系；根据历史记录中异常数据的位置，使用DBSCAN算法划分多个历史异常区域，每个区域包含多个位置节点；通过分析异常发生的位置是否在同一划分后的区域集中，若在同一划分后的区域集中，则判定为区域内异常；若不在同一划分后的区域集中，则判定为无区域内异常；具体为：使用图神经网络计算每个节点的异常评分，并基于评分计算每个区域的异常概率；使用图卷积层进行特征传播：Hl+1＝ρD-12AD-12HlWl计算每个节点的异常评分： 计算每个区域的异常概率： 其中，Hl表示第l层的节点特征矩阵；Hl+1表示第l+1层的节点特征矩阵；ρ表示非线性激活函数Sigmoid；D为度矩阵，表示图中每个节点的度数，是与节点相连的边的数量；D-12表示度矩阵的平方根逆矩阵，用于归一化处理；A为邻接矩阵，表示图中节点之间的连接关系；W为权重矩阵，表示线性变换的参数；Wl表示第l层的权重矩阵；Si表示节点i的异常评分；Ni表示节点i的邻居节点集合；j表示节点i的邻居节点的索引；|Ni|表示节点i的邻居节点数量；Hi表示节点i的特征向量；Hj表示节点i的邻居节点j的特征向量；σ表示高斯核函数的带宽参数；PRk表示区域Rk的异常概率；|Rk|表示为第k个区域内的节点数量；i表示节点的索引；根据计算出的区域异常概率，判断当前异常是否集中在某个历史异常区域内；所述二次筛选包括，若当前异常的位置集中在历史区域内，对区域内的异常节点设定阈值θ2进行判断，当PRk≥θ2，则判定为区域内异常，否则判定为无区域内异常；对所述需要校正的数据按照设备标签进行分类，分析每个设备标签中的数据异常比例，若所述数据异常比例超过预设的阈值YC，则判断为设备异常；否则判定为无设备异常；将判断为所述设备异常和所述区域内异常的数据作为二次筛选的结果，通过改进后的退火算法进行校正；将判断为无设备异常且无区域内异常的数据在需要校正的数据中剔除，作为正常数据。

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国电南瑞三能电力仪表(南京)有限公司，其通讯地址为：210061 江苏省南京市南京高新区高新路20号；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”。