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龙图腾网获悉山东德源电力科技股份有限公司申请的专利基于多传感器数据融合的电能表故障检测方法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：CN120761954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510954181.X，技术领域涉及：G01R35/04；该发明授权基于多传感器数据融合的电能表故障检测方法是由李玉森;朱海双;陈思嘉设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多传感器数据融合的电能表故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于多传感器数据融合的电能表故障检测方法，该方法根据每个监测指标在当前时段内的数据变化趋势，判断电能表在当前时段内是否发生数据漂移异常；若电能表在当前时段内发生数据漂移异常，则获取每个监测指标的发生数据漂移异常的历史异常数据，根据每个历史异常数据的自身表现，获取每个监测指标下的受温度影响的历史异常数据；综合温度与每个监测指标下受温度影响的历史异常数据的关系曲线，以及每个监测指标在当前时段内的实时数据表现，确定电能表在当前时段内发生数据漂移异常的原因，进而对电能表进行故障检测，提高了电能表的维护效率。

本发明授权基于多传感器数据融合的电能表故障检测方法在权利要求书中公布了：1.基于多传感器数据融合的电能表故障检测方法，其特征在于，所述基于多传感器数据融合的电能表故障检测方法包括： 获取电能表的至少两个监测指标在当前时段内的实时数据序列，根据每个监测指标的实时数据序列中每个实时数据的残差值的变化趋势，判断电能表在当前时段内是否发生数据漂移异常； 若电能表在当前时段内发生数据漂移异常，则将每个监测指标在当前时段内的实时数据以及当前时段之前的历史数据组成数据序列，得到每个监测指标的数据序列中至少三个发生数据漂移异常的历史异常数据，根据每个历史异常数据对应的时刻下每个监测指标的数据相似性，以及每个监测指标的数据序列中每个历史异常数据的可重复性，获取每个监测指标下的至少两个受温度影响的历史异常数据； 获取每个受温度影响的历史异常数据对应时刻的温度，综合温度与每个监测指标下受温度影响的历史异常数据的关系曲线，以及每个监测指标在当前时段内的实时数据表现，确定电能表在当前时段内发生数据漂移异常的原因，并根据电能表在当前时段内发生数据漂移异常的原因对电能表进行故障检测； 所述根据每个监测指标的实时数据序列中每个实时数据的残差值的变化趋势，判断电能表在当前时段内是否发生数据漂移异常，包括： 针对任一监测指标的实时数据序列，获取所述任一监测指标的实时数据序列中每个实时数据的残差值，对所述任一监测指标的实时数据序列中的所有实时数据的残差值进行拟合，得到实时残差拟合曲线； 获取所述实时残差拟合曲线的均方根误差，计算预设常数与所述均方根误差之间的和的倒数，得到拟合可信度，计算所述实时残差拟合曲线上所有数据点的斜率的平均值，记为所述实时残差拟合曲线的平均斜率，将所述实时残差拟合曲线的平均斜率的绝对值与所述拟合可信度之间的乘积进行线性归一化，得到所述任一监测指标在当前时段的异常可能性指标； 获取电能表的每个监测指标在当前时段的异常可能性指标，根据所有监测指标在当前时段的异常可能性指标，判断电能表在当前时段内是否存在发生数据漂移异常； 所述根据每个历史异常数据对应的时刻下每个监测指标的数据相似性，以及每个监测指标的数据序列中每个历史异常数据的可重复性，获取每个监测指标下的至少两个受温度影响的历史异常数据，包括： 针对任一监测指标的数据序列，将所述任一监测指标的数据序列中每个历史数据所在时段内的所有数据的残差值进行拟合，得到每个历史数据所在时段内的残差拟合曲线，计算每个历史数据所在时段内的残差拟合曲线上所有数据点的斜率的平均值，得到所述任一监测指标的每个历史数据的漂移特征值，用于表征所述任一监测指标的每个历史数据所在时段内的漂移特征值； 获取每个监测指标下的每个历史数据的漂移特征值，将所述任一监测指标下的任一历史异常数据对应的时刻记为目标时刻，根据每个监测指标在所述目标时刻下的漂移特征值相似性，得到所述目标时刻下所有监测指标的关联性指标； 根据所述任一监测指标下的所述任一历史异常数据与其他历史异常数据之间的漂移特征值相似性，得到所述任一监测指标下的所述任一历史异常数据的重复程度； 将所述关联性指标和所述重复程度之间的乘积进行线性归一化，得到所述任一历史异常数据的温度影响程度； 获取每个监测指标下的每个历史异常数据的温度影响程度，在所有温度影响程度中，将温度影响程度大于预设温度影响程度阈值对应的历史异常数据记为受温度影响的历史异常数据； 所述综合温度与每个监测指标下受温度影响的历史异常数据的关系曲线，以及每个监测指标在当前时段内的实时数据表现，确定电能表在当前时段内发生数据漂移异常的原因，包括： 针对任一监测指标，根据所述任一监测指标下每个受温度影响的历史异常数据对应时刻的温度，将所述任一监测指标下所有受温度影响的历史异常数据的漂移特征值映射到二维坐标系中，所述二维坐标系的横坐标表示温度，纵坐标表示漂移特征值； 对所述任一监测指标的二维坐标系中的数据点进行曲线拟合，得到所述任一监测指标下温度与历史异常数据的漂移特征值之间的关系曲线； 获取电能表在当前时段内的平均温度，在所述任一监测指标对应的关系曲线中，获取所述平均温度对应的漂移特征值； 对所述任一监测指标在当前时段内的实时数据序列中的所有数据的残差值进行拟合，得到实时残差拟合曲线，计算所述实时残差拟合曲线的平均斜率，得到所述任一监测指标在当前时段内的漂移特征值； 计算所述任一监测指标在当前时段内的漂移特征值与所述平均温度对应的漂移特征值之间的差值绝对值，得到所述任一监测指标对应的关系曲线的符合程度； 获取电能表的每个监测指标对应的关系曲线的符合程度，将所有符合程度的累乘的倒数进行线性归一化，得到电能表在当前时段内的温度干扰可能性指标，将常数1减去所述温度干扰可能性指标，得到电能表在当前时段内的故障可能性指标； 根据电能表在当前时段内的故障可能性指标，确定电能表在当前时段内发生数据漂移异常的原因。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东德源电力科技股份有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市天桥区桑梓店街道华丰路2999号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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