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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利基于融合神经网络的电能计量采集设备剩余寿命预测方法、系统、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120374098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510868447.9，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于融合神经网络的电能计量采集设备剩余寿命预测方法、系统、设备及存储介质是由杨婧;叶文波;李涛;辛明勇;宋强;华涛;李鹏程;张华;文忠进;代湘蓉;石书尧;鲁彩江;付国强;石可;付卿卿;任德江设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于融合神经网络的电能计量采集设备剩余寿命预测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于融合神经网络的电能计量采集设备剩余寿命预测方法、系统、设备及存储介质，属于电能计量采集设备健康状态管理技术领域，包括:数据预处理、时域卷积门控循环单元融合神经网络构建、模型训练控制模块、模型测试与预测模块、微调与增强模块。本发明解决了传统方法在复杂电力环境下的预测精度不足、泛化能力差等问题，实现了电能计量采集设备剩余寿命的高精度预测，从按年限更换到按状态更换的智能化管理，最终达成降低维护成本、提升设备可靠性、推动智能电网发展的技术目标。

本发明授权基于融合神经网络的电能计量采集设备剩余寿命预测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于融合神经网络的电能计量采集设备剩余寿命预测方法，其特征在于：包括， 对电能计量采集设备的采集数据进行预处理，得到模型数据集及数据对应的标签，对预处理后的数据集进行归一化处理并划分为时域卷积门控循环单元融合神经网络模型训练集、验证集和测试集三部分； 构建时域卷积网络、门控循环单元网络以及前馈神经全连接层的组合时域卷积门控循环单元融合神经网络，并设置超参数； 指定时域卷积门控循环单元融合神经网络训练的张量转换器和数据加载器、时域卷积门控循环单元融合神经网络模型损失函数、优化器和学习率调度器，设置时域卷积门控循环单元融合神经网络模型训练的最大轮次数以及触发时域卷积门控循环单元融合神经网络模型训练提前结束的条件； 构建时域卷积门控循环单元融合神经网络的正向传播流程、反向传播流程以及训练循环流程； 构建求解组合架构时域卷积门控循环单元融合神经网络最佳权重的流程； 在测试集上预测电能计量采集设备的剩余寿命，并构建组合架构的时域卷积门控循环单元融合神经网络微调机制； 所述对电能计量采集设备的采集数据进行预处理，得到时域卷积门控循环单元融合神经网络模型数据集及数据对应的标签，对预处理后的数据集进行归一化处理并划分为时域卷积门控循环单元融合神经网络模型训练集、验证集和测试集三部分包括， 对电能计量采集设备采集到的原始数据进行数据预处理，原始数据包括三相电压、三相电流、三相功率、总功率、功率因素、每日用电量，采集时间区间为一年；以及电能计量采集设备的安装日期，故障记录； 对采集的数据进行分析整理，过滤无效数据，对少量缺失数据进行合理填充； 计算相关电气指标包括电压波动率、电流波动率、电流反极性、电量差率以及计算电能计量采集设备的计量误差； 对每个电能计量采集设备的数据都按月划分为12个样本并赋予剩余寿命标签，得到数据集； 对数据集中的每个数据样本进行归一化处理，并划分为时域卷积门控循环单元融合神经网络模型训练集、验证集和测试集三部分。

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