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龙图腾网获悉深圳友讯达科技股份有限公司;武汉友讯达科技有限公司申请的专利智能融合终端边缘侧计量异常智能诊断及自愈响应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：CN121365344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511953375.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权智能融合终端边缘侧计量异常智能诊断及自愈响应系统是由董银峰;马永涛;谢远智;李登峰;舒杰红;吴金明;刘贵江设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能融合终端边缘侧计量异常智能诊断及自愈响应系统在说明书摘要公布了：本发明公开智能融合终端边缘侧计量异常智能诊断及自愈响应系统，涉及测量电变量技术领域，尤其涉及电性能测试或故障探测。所述系统具体包括：数据采集模块、边缘侧预处理模块、异常诊断模块、自愈响应模块及异常溯源管理模块；数据采集模块收集计量数据；边缘侧预处理模块对计量数据进行清洗及特征提取；异常诊断模块利用算法技术，对经过处理的计量数据进行异常诊断和分类；自愈响应模块针对异常类型进行自愈校正；溯源管理模块实时记录系统异常事件并构建一个在线学习环境，系统以此进行强化学习；本发明相对于传统响应系统具有复杂异常诊断的技术优势，解决了传统响应系统异常诊断能力不足的问题，获得了复杂异常诊断的技术效果。

本发明授权智能融合终端边缘侧计量异常智能诊断及自愈响应系统在权利要求书中公布了：1.智能融合终端边缘侧计量异常智能诊断及自愈响应系统，其特征在于，具体包括：数据采集模块、边缘侧预处理模块、异常诊断模块、自愈响应模块及异常溯源管理模块；上述各模块依次相连； 所述数据采集模块进行收集系统计量数据； 所述边缘侧预处理模块根据计量数据，将其进行预处理及特征的提取并输出处理后的特征数据，该模块部署于边缘侧； 所述异常诊断模块根据预处理后的特征数据，利用动态元学习及基于物理约束图神经网络构建双模型融合诊断体系，进行诊断异常情况及对异常情况进行输出； 所述自愈响应模块根据异常情况类别，利用基于知识图谱的协同决策机制，对异常进行优化调整并上报至电力系统云端； 所述异常溯源管理模块，利用因果图神经网络追溯异常事件原因，并利用强化学习算法构建学习环境，将每次自愈动作的成功率、耗时作为反馈奖励，系统可根据其进行持续学习形成从处置-优化的增强闭环； 所述边缘侧预处理模块包括时序数据处理子模块； 所述时序数据处理子模块，以实时采集的计量数据，构建电网拓扑关系数据图，其结构为G=[V，E，W]，其中V表示节点集合，包括计量点、变压器和负载、E表示边集合，包括线路连接关系、W表示边权重，包括线路阻抗及额定容量，构建邻接矩阵，将采集点映射为图中的节点，根据实际连接关系构建边，并赋予边的阻抗参数，利用基尔霍夫定律进行物理约束校验，其包括KCL约束校验，即对于每个节点i，计算电流平衡残差，其公式为： ； 其中RKCLi表示电流平衡残差值；Iini表示流入节点i的电流矢量和；Iouti表示流出节点i的电流矢量和；Iratedi表示节点i的额定电流；还包括KVL约束校验，即对于每个回路，计算电压降残差，其公式为： ； 其中RKVLi表示电压平衡残差值；Ik表示支路k的电流；Zk表示支路k的阻抗；∆U表示回路电压差测量值；Urated表示额定电压；进行多维度数据损坏检测评分，其过程包括，统计检测、物理检测、时序一致性检测及环境关联检测；设定中间阈值Q=50%，当多维度损坏评分Q时，则标记为高异常，当多维度异常评分Q时标记为低异常，其异常评分低利用统计方法修正，异常评分高利用则使用物理约束下的状态估计方法进行修正；最后得到物理信息增强的计量数据topValue。

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