调度自动化系统海量数据流异常辨识、诊断和预测方法、装置和系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明提出了一种调度自动化系统海量数据流异常辨识、诊断和预测方法、装置和系统，该方法包括以下步骤：无损采集步骤，对电力调度数据进行无损采集预处理得到报文信息流；样本扩充步骤，将报文信息流进一步地预处理并进行WGAN‑GP进行样本扩充；AI辨识步骤，将扩充后的样本输入到由PCA+XGBoost与CNN+LSTM联合算法模型组成的两步检测方法中以改善传统机器学习识别率低的问题以及输出结果步骤。本发明的方法、装置和系统不需要大量人工、耗时短、不需要大量标记数据，同时准确率高。

《调度自动化系统海量数据流异常辨识、诊断和预测方法、装置和系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022116871420，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为朱晓荣;刘文杰，申请日期为2022-12-27，公开（公告）日期为2025-01-14，国际专利分类号（IPC）为 H04L 43/08 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提出了一种调度自动化系统海量数据流异常辨识、诊断和预测方法、装置和系统，该方法包括以下步骤：无损采集步骤，对电力调度数据进行无损采集预处理得到报文信息流；样本扩充步骤，将报文信息流进一步地预处理并进行WGAN‑GP进行样本扩充；AI辨识步骤，将扩充后的样本输入到由PCA+XGBoost与CNN+LSTM联合算法模型组成的两步检测方法中以改善传统机器学习识别率低的问题以及输出结果步骤。本发明的方法、装置和系统不需要大量人工、耗时短、不需要大量标记数据，同时准确率高。

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