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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利基于單輪聯邦學習的低通信成本智能電表故障診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119004208B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411099212.X，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權基于單輪聯邦學習的低通信成本智能電表故障診斷方法是由孟文超;陳雪超;賀詩波;楊秦敏;李世忠;孟世元;公英杰設計研發完成，并于2024-08-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于單輪聯邦學習的低通信成本智能電表故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于單輪聯邦學習的低通信成本智能電表故障診斷方法。在各智能電表節點進行本地模型訓練，各節點將本地模型參數以及每個批量歸一化層在訓練完成后的本地模型中記錄的均值和方差上傳至中心服務器，中心服務器通過對齊給定的故障分類和批量歸一化層的統計量進行各節點對應數據集的生成。此外，本發明還通過對生成的數據集進行裁剪、混合并生成軟標簽，進一步提升了全局模型的精度和魯棒性。最后，將生成的數據集和軟標簽輸入至全局模型進行訓練，得到最終的聯邦學習全局故障診斷模型。這種方法在保護數據隱私、降低通信成本的同時，提高了模型的精度和魯棒性，相比于其他聯邦學習方法，故障診斷性能得到了顯著提升。

本發明授權基于單輪聯邦學習的低通信成本智能電表故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于單輪聯邦學習的低通信成本智能電表故障診斷方法，其特征在于，包括：S1：由中心服務器確定全局故障診斷模型結構，對全局模型進行參數初始化，并下發至各智能電表節點；S2：各智能電表節點在本地對接收到的初始全局模型使用本地數據進行訓練，直至所有節點完成本地故障診斷模型的訓練，獲得本地模型參數；S3：各智能電表節點將本地模型參數，以及每個批量歸一化層在訓練完成后的本地模型中記錄的均值和方差統計量上傳至中心服務器；S4：在中心服務器通過對齊給定的故障分類和批量歸一化層的統計量，使用各智能電表節點上傳的本地模型參數進行各節點對應數據集的生成；S5：對生成的數據集進行裁剪、混合并生成軟標簽；S6：在中心服務器將生成的數據集和軟標簽輸入全局模型進行訓練，將訓練好的全局模型參數下發至各智能電表節點更新本地模型參數；S7：各智能電表節點將實時采集的數據輸入最新的本地模型，得到故障診斷結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。