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龍圖騰網恭喜浙江杭育科技有限公司申請的專利基于智能網絡的低壓電網剩余電流監控預警系統及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：CN119675276B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03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：202510199252.X，技術領域涉及：H02J13/00；該發明授權基于智能網絡的低壓電網剩余電流監控預警系統及方法是由羅先剛;馬國佩;藍淑萍設計研發完成，并于2025-02-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于智能網絡的低壓電網剩余電流監控預警系統及方法在說明書摘要公布了：基于智能網絡的低壓電網剩余電流監控預警系統及方法，屬于安全監測領域，該方法包括安裝剩余電流傳感器監控電流變化，對電流波動進行智能分析；基于歷史數據建立機器學習模型，訓練剩余電流的正常波動特征；通過時序異常檢測算法，判斷電流的突發變化，定期利用新數據優化模型；將剩余電流波動劃分等級，當電流偏差達到閾值時，系統按預警等級自動發出相應級別的通知，通過傳感器的地理位置和網絡拓撲結構，自動判斷故障節點的位置，并結合電網拓撲數據判斷故障區段；在預警觸發后，系統對異常電流數據進行統計分析，根據實時電流數據和故障概率，系統自動優化采集頻率和預警閾值。本發明通過監控和智能預警，顯著提高電網的安全性和響應速度。

本發明授權基于智能網絡的低壓電網剩余電流監控預警系統及方法在權利要求書中公布了：1.基于智能網絡的低壓電網剩余電流監控預警方法，其特征在于，包括：安裝剩余電流傳感器監控電流變化，對電流波動進行智能分析；基于歷史數據建立機器學習模型，訓練剩余電流的正常波動特征，包括：基于歷史數據建立LSTM模型，通過對電流時序數據的多維特征提取和特征工程來訓練剩余電流的正常波動特征，特征工程包括時域、頻域和環境因素；結合LSTM模型深度學習算法識別出正常電流模式，并在系統運行中持續更新模型；通過時序異常檢測算法，判斷電流的突發變化，根據歷史數據中的正常波動范圍設置閾值，若檢測到電流超出閾值的異常波動，立即生成預警信號，定期利用新數據優化模型，提高模型對不同場景下異常電流的識別率；將剩余電流波動劃分等級，當電流偏差達到閾值時，系統按預警等級自動發出相應級別的通知，通過傳感器的地理位置和網絡拓撲結構，自動判斷故障節點的位置，并結合電網拓撲數據判斷故障區段；在預警觸發后，系統對異常電流數據進行統計分析，并自動生成報表，根據實時電流數據和故障概率，系統自動優化采集頻率和預警閾值。

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杭育科技有限公司，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市拱墅區杭行路708號符星創新中心2幢1601-1605室；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”。