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龙图腾网获悉深圳因特安全技术有限公司申请的专利云边协同智能网关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：CN121000555B 。

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：202511480539.6，技术领域涉及：H04L12/66；该发明授权云边协同智能网关是由李达;何汶静;管子琦;何辉;杨晨;庄智超;王晓舟;范俊;陆海峰;徐明设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本云边协同智能网关在说明书摘要公布了：本发明涉及电力物联网技术领域，具体地说，涉及云边协同智能网关。其包括：高频数据采集与封装单元采集电压、电流波形数据；设备兼容与数据互通单元采用多模传输层解耦设计，通过对接电器设备进行协议转换与数据标准化；边缘智能分析单元在网关端利用FFT变换提取原始电压、电流波形数据的频谱特征，引入轻量化卷积神经网络模型对电器设备运行状态及异常特征进行识别，并结合负载特征库判定电器设备类型；数据压缩与传输单元对电压、电流波形数据进行压缩打包、加密并附加CRC32校验后上传云端。本发明，采用高频双周期采样机制与高精度编码方式，显著提升了电压、电流波形中高频谐波与瞬态扰动的捕捉能力。

本发明授权云边协同智能网关在权利要求书中公布了：1.云边协同智能网关，其特征在于，包括： 高频数据采集与封装单元1，所述高频数据采集与封装单元1采集电压、电流波形数据； 设备兼容与数据互通单元2，所述设备兼容与数据互通单元2采用多模传输层解耦设计，通过对接电器设备进行协议转换与数据标准化； 边缘智能分析单元3，所述边缘智能分析单元3在网关端利用FFT变换提取原始电压、电流波形数据的频谱特征，引入轻量化卷积神经网络模型对电器设备运行状态及异常特征进行识别，并结合负载特征库判定电器设备类型； 其中，在网关端利用FFT变换提取原始电压、电流波形数据的频谱特征，包括以下步骤： S2.1、读取原始波形数据文件，并对原始波形数据进行数据格式转换，生成浮点数格式的电流采样序列和浮点数格式的电压采样序列； S2.2、对转换后的波形数据执行瞬态突变检测，以识别是否存在因电器启停行为引起的高幅梯度变化； 若检测到瞬态突变，则基于瞬态突变中心位置进行半周期频谱重构，提取突变前后对称波形段，构建虚拟完整周期信号，并进行加窗处理，生成重构后的波形数据； 若未检测到突变，则对原始波形数据执行预处理操作，生成预处理后的波形数据； 其中，对转换后的波形数据执行瞬态突变检测，包括以下步骤： S2.21、对于转换为浮点数格式的电流采样序列，依次计算每个采样点与其前一个采样点之间的绝对差值，构建差分序列，用以反映波形在各采样点的变化速率； S2.22、采用中位数自适应方式设定差分序列的动态阈值以适应不同电器设备波动特性； S2.23、使用长度为的滑动窗口遍历差分序列，判断是否存在连续个采样点的差分值均超过所设动态阈值，若存在连续个采样点的差分值均超过所设动态阈值，则表示该波形片段为潜在突变区间； S2.24、若检测到潜在突变区间时，记录突变发生的中心位置作为半周期频谱重构的参考基准点，并设置处理标志位指示当前波形将进入半周期频谱重构分支； 若未检测到突变，则对波形数据进行预处理； S2.3、对经过步骤S2.2处理后的波形数据执行FFT运算，得到复数频域谱向量； S2.4、基于复数频域谱向量计算复数频域谱向量的模长以获得各频率分量的幅值强度，根据采样频率与采样点数构建频率轴； S2.5、基于复数频域谱向量的模长和频率轴，识别基波频率并提取其幅值，同时提取各阶谐波分量幅值，基于提取结果计算总谐波畸变率； S2.6、将各阶谐波分量幅值及其相对比值进行归一化处理，并构建频谱特征向量； 数据压缩与传输单元4，所述数据压缩与传输单元4对电压、电流波形数据进行压缩打包、加密并附加CRC32校验后上传云端。

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