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本发明涉及一种电力系统异常数据的识别方法、装置和智能芯片，该方法包括：获取电力系统的待测数据和与所述待测数据对应的实际状态估计值；获取状态估计值预测模型；其中，所述状态估计值预测模型是采用电力系统的至少一组样本数据组对循环神经网络进行训练得到的，每一组所述样本数据组均包括样本数据和预先标注的状态估计值；根据所述待测数据，调用所述状态估计值预测模型输出得到预测状态估计值；基于所述实际状态估计值和所述预测状态估计值，识别电力系统的异常数据。本发明的方案能够提高电力系统异常数据的识别的准确性。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113255775 B
(45)授权公告日 2021.09.24
(21)申请号 202110587768.3 G06Q 50/06 (2012.01)
(22)申请日
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