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龙图腾网获悉淮安市中嘉信息技术有限公司申请的专利一种电力数字功率计的寻优取样方法、功率计及设备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：CN119691636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411652066.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种电力数字功率计的寻优取样方法、功率计及设备是由黄国学;高斯晨;董文沁;王雪;曹斌设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力数字功率计的寻优取样方法、功率计及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及电力数据测量技术领域，公开了一种电力数字功率计的寻优取样方法、功率计及设备，该方法首先使用神经网络算法构建和训练取样预测模型，该模型能够根据电路产生的电力信号预测每个采样周期内最优的采样点位置。通过收集历史电力信号数据，提取信号特征，并进行预处理和标准化，然后标记最优采样点位置，构成训练数据集。选择长短时记忆网络LSTM模型进行训练，并使用验证集评估模型性能。训练完成后，将模型部署用于后续取样位置预测。实时采集被测电路中的电力信号数据，提取特征并输入预测模型，获得最优采样点位置列表，应用于功率计的采样策略中。

本发明授权一种电力数字功率计的寻优取样方法、功率计及设备在权利要求书中公布了：1.一种电力数字功率计的寻优取样方法，其特征在于，所述方法具体步骤包括： 步骤1、使用神经网络算法构建和训练取样预测模型，所述取样预测模型用于根据电路产生的电力信号，预测功率计在每个采样周期内最优的采样点位置，构建和训练取样预测模型的具体步骤包括： 步骤1.1、收集历史采样的电力信号数据，包括电压和电流的时间序列数据； 步骤1.2、对采集的电力信号数据进行预处理，以提取信号特征，提取的信号特征包括电压和电流的基本特征、波形特征、时域特征和频域特征；基本特征包括信号的频率、幅值和相位；波形特征包括信号波的波形形状、波形对称性和波形平滑度；时域特征包括信号的均值、方差、偏度、上升率和下降率；频域特征包括信号的频谱分布、频谱峰值和频谱宽度； 步骤1.3、对提取的特征数据进行清洗，以处理缺失值和异常值； 步骤1.4、对清洗后的特征数据进行标准化处理； 步骤1.5、标记每条数据的最优采样点位置，与对应的特征数据一起构成训练数据集，进一步将训练数据集进行划分，分成训练集和验证集； 步骤1.6、选择长短时记忆网络LSTM模型构建取样预测模型，并对模型的参数进行初始化； 步骤1.7、使用训练集数据对LSTM模型进行迭代训练，在训练过程中，定期使用验证集评估模型性能，直到模型的性能满足需求； 步骤1.8、训练完成后，保存LSTM模型的权重和偏置，并将模型进行部署，以用于后续进行取样位置预测； 步骤2、实时采集被测电路中的电压和电流的时间序列数据，提取电压和电流的基本特征、波形特征、时域特征和频域特征； 步骤3、将步骤2提取的信号特征输入步骤1中训练的取样预测模型，获得功率计在每个采样周期内最优的采样点位置列表； 步骤4、将步骤3获得的每个采样周期内最优采样点的位置列表应用到功率计的采样策略中，功率计按照预测的最优采样点位置进行实时取样。

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