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龙图腾网获悉浙江饶吉电气有限公司申请的专利智能模块化电能计量箱的实时计量方法及系统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：CN120611337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511123301.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权智能模块化电能计量箱的实时计量方法及系统是由王英琼;周少平;胡皓俊;王明霞;英雅;李君保设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能模块化电能计量箱的实时计量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电能计量领域，公开了智能模块化电能计量箱的实时计量方法，包括：在电能计量箱内部部署传感器阵列；通过所述传感器阵列采集原始电能数据和环境参数，以得到原始电能计量数据流；对所述原始电能计量数据流进行动态阈值滤波，以得到清洁电能计量数据；根据图神经网络构建电能拓扑模型，将所述关键电能参数输入所述电能拓扑模型，以得到初始电能拓扑网络数据；通过孤立森林算法检测所述电能拓扑模型中的异常节点，以得到优化电能拓扑数据，本发明通过采用动态阈值滤波和卡尔曼滤波算法，可以有效去除原始电能数据中的噪声和异常值，这确保了电能计量数据的可靠性，特别是在复杂环境下，如电磁干扰等因素可能导致的误差。

本发明授权智能模块化电能计量箱的实时计量方法及系统在权利要求书中公布了：1.智能模块化电能计量箱的实时计量方法，其特征在于，包括： 在电能计量箱内部部署传感器阵列；通过所述传感器阵列采集原始电能数据和环境参数，以得到原始电能计量数据流；对所述原始电能计量数据流进行动态阈值滤波，以得到清洁电能计量数据； 对所述清洁电能计量数据进行主成分分析，以得到关键电能参数；根据图神经网络构建电能拓扑模型，将所述关键电能参数输入所述电能拓扑模型，以得到初始电能拓扑网络数据；通过孤立森林算法检测所述电能拓扑模型中的异常节点，以得到优化电能拓扑数据； 获取环境数据，根据所述环境数据对所述优化电能拓扑数据进行环境效应补偿，以得到补偿后的优化电能拓扑数据；通过卡尔曼滤波算法根据所述补偿后的优化电能拓扑数据对所述清洁电能计量数据进行动态修正，以得到实际电能计量数据；利用边缘计算节点将所述实际电能计量数据映射至标准电能单位，以得到标准化电能计量数据；得到补偿后的实际电能计量值，包括以下步骤：从所述优化电能拓扑数据中提取节点特征和拓扑属性；采集温湿度传感器数据，构建包含电能参数和环境参数的多模态数据集，以得到环境电能关联特征矩阵；根据图注意力网络构建电磁干扰补偿模型，通过多层图卷积学习环境对所述多模态数据集的非线性影响，以得到节点级电磁干扰补偿系数；将所述节点级电磁干扰补偿系数应用于所述优化电能拓扑数据，对电压、电流参数进行反向修正，以得到补偿后的初步修正数据；部署边缘计算节点执行卡尔曼滤波，以补偿数据为观测值，模型预测值为状态估计，通过预测更新循环动态修正噪声，以得到噪声水平低于阈值的实际电能计量值；通过模拟环境变化实验验证补偿效果，计算修正前后所述实际电能计量值数据误差，以得到补偿后的实际电能计量值； 将所述标准化电能计量数据输入预训练的融合模型，所述融合模型采用LSTM和CNN，通过时序特征提取与空间特征融合，以得到电能使用模式标签；对比所述电能使用模式标签与预设用电规范数据，计算用电合规性评分，以得到智能计量报告；其中，所述智能计量报告包括实时计量值、用电模式和合规性评分。

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