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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利一种低压居民光伏发电异常检测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：CN115526273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211338815.1，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种低压居民光伏发电异常检测方法及系统是由梁洪浩;姜和芳;陈晓伟;刘涛;马越设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低压居民光伏发电异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种低压居民光伏发电异常检测方法，包括获取低压光伏发电用户档案信息，并确定出每一个发电用户的用户数据；根据每一个发电用户的用户数据，计算出每一个发电用户的电量数据；建立与日发电量及装机容量关联的异常初步筛选规则，并结合每一个发电用户的用户数据及对应的电量数据，对低压光伏用户档案信息中的所有发电用户进行筛选，以得到满足所述异常初步筛选规则的发电用户；利用支持向量机算法，对满足异常初步筛选规则的发电用户进行聚类分析，进一步选出异常发电用户。本发明还提供一种低压居民光伏发电异常检测系统。实施本发明，能克服现有低压居民光伏发电异常检测方法所存在的操作复杂，效率低及结果准确率不高的问题。

本发明授权一种低压居民光伏发电异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种低压居民光伏发电异常检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取低压光伏发电用户档案信息，并根据所述低压光伏发电用户档案信息，确定出每一个发电用户的用户数据；其中，所述用户数据包括低压光伏发电用户电能表关系、光伏装机容量、用户所属台区、用户所属线路和用户所属变电站； 根据每一个发电用户的用户数据，计算出每一个发电用户的电量数据；其中，所述电量数据包括日发电量、日上网电量、月上网电量和上月上网结算电量； 建立与日发电量及装机容量关联的异常初步筛选规则，并结合每一个发电用户的用户数据及对应的电量数据，对所述低压光伏用户档案信息中的所有发电用户进行筛选，以得到满足所述异常初步筛选规则的发电用户；其中，所述异常初步筛选规则为日发电量大于8倍的装机容量； 利用预设的支持向量机算法，对满足所述异常初步筛选规则的发电用户进行聚类分析，进一步选出异常发电用户； 其中，所述利用预设的支持向量机算法，对满足所述异常初步筛选规则的发电用户进行聚类分析，进一步选出异常发电用户的具体步骤包括： 基于K-means算法，对满足所述异常初步筛选规则的发电用户的用户数据及对应的电量数据进行降维聚类； 利用所述支持向量机算法，对降维聚类之后的归属于每一类别的发电用户的用户数据及对应的电量数据进行训练，得到每一类别的SVM异常识别模型； 基于每一类别的SVM异常识别模型，对满足所述异常初步筛选规则的发电用户的电量数据均进行异常识别，进一步选出异常发电用户。

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