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龍圖騰網恭喜國網浙江省電力有限公司營銷服務中心;中國電力科學研究院有限公司申請的專利一種電能表異常現象自動檢測與判定方法和系統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：CN119416128B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202510018688.4，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權一種電能表異常現象自動檢測與判定方法和系統是由徐韜;張宏達;陳歡軍;劉思;楊思潔;孟靜;段曉萌;楊玉博;徐開;楊依睿;孔德政;周佑;謝澤楠;陸艷;孫舒瑤;黃星堯;徐一帆設計研發完成，并于2025-01-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種電能表異常現象自動檢測與判定方法和系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種電能表異常現象自動檢測與判定方法和系統。本發明采用的方法，包括：實時采集多維度電力參數數據，將數據映射到非線性空間，構建判別矩陣，通過最小化目標函數，優化投影矩陣以有效區分正常與異常數據，對電力參數數據的特征向量進行多階段動態濾波，得到凈化后的特征向量；凈化后的特征向量經過自適應卷積逆變換算法處理，以重構信號的時間和空間特征，生成頻域信號，再通過逆變換恢復完整的時間特征信號，通過多重迭代收斂算法得到最優異常特征向量，對最優異常特征向量進行分類，完成自動檢測與判定。本發明可以提高異常檢測的準確性，提高信噪比，準確識別不同類型的異常現象。

本發明授權一種電能表異常現象自動檢測與判定方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種電能表異常現象自動檢測與判定方法，其特征在于，包括步驟：S1、實時采集多維度電力參數數據，將數據映射到非線性空間，構建判別矩陣，通過最小化目標函數，優化投影矩陣以有效區分正常與異常數據，對電力參數數據的特征向量進行多階段動態濾波，得到凈化后的特征向量；所述的判別矩陣定義為： 其中，表示映射后的數據集，是判別矩陣，和是投影矩陣，控制數據在非線性空間中的分布，以便最大化類間差異和最小化類內差異，是調節第i個數據權重的參數，是矩陣的轉置，是映射后數據的數量；通過最小化以下目標函數，獲得最優的投影矩陣： 其中，表示矩陣的跡，和分別為類內和類間散布矩陣，其定義如下： 其中，為第k類數據的均值向量，表示該類所有樣本在特征空間中的平均位置；為所有數據的全局均值向量，表示所有樣本在特征空間中的平均位置；是數據的類別數量，是第k類的樣本數，表示該類樣本的總數量；S2、凈化后的特征向量經過自適應卷積逆變換算法處理，以重構信號的時間和空間特征，生成頻域信號，再通過逆變換恢復完整的時間特征信號，通過多重迭代收斂算法得到最優異常特征向量，對最優異常特征向量進行分類，完成自動檢測與判定；所述的自適應卷積逆變換算法在卷積核設計和逆變換過程中引入多重調制和自適應調整機制；凈化后的特征向量被輸入到卷積核函數中，卷積核函數定義為： 其中，表示卷積核函數，是卷積核的中心位置，控制卷積核的擴展系數，是卷積核的周期參數；通過卷積運算，凈化后的特征向量被處理成頻域信號，卷積過程公式如下： 其中，是頻域信號，為卷積后的信號在頻域中的表示，是積運算中的移位參數，表示信號的平移量；在得到頻域信號后，結合頻域和時域的聯合調制進行逆變換操作，公式如下： 其中，表示重構后的信號，逆變換中的調制項用于動態調整頻率分量。

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國網浙江省電力有限公司營銷服務中心;中國電力科學研究院有限公司，其通訊地址為：311100 浙江省杭州市余杭區云聯路138號5幢；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”。