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龙图腾网获悉江阴长仪集团有限公司申请的专利基于电能表大数据的电能表风险自动识别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：CN121502619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610036609.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于电能表大数据的电能表风险自动识别方法及系统是由陶英浩;张晓东;许园园;赵海宇;陈文藻设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电能表大数据的电能表风险自动识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于电能表大数据的电能表风险自动识别方法及系统，方法包括：采集电能表多个维度的运行数据并按照固定时长的时间窗口进行分段，得到包含每个维度运行数据时序的数据块，对当前数据块进行特征提取并构建特征向量；将特征向量输入到训练好的孤立森林模型中，并计算原始异常分数；对原始异常分数进行修正得到修正异常分数，构建异常阈值，当修正异常分数大于异常阈值时判定电能表的当前数据块具有异常风险。本发明将孤立森林的异常检测能力与物理规律、时序模式分析深度融合，使修正异常分数既包含静态特征异常信息，又融入了动态演化模式信息，全面提升电能表风险识别的准确性和可靠性。

本发明授权基于电能表大数据的电能表风险自动识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于电能表大数据的电能表风险自动识别方法，其特征在于，包括： 实时采集电能表多个维度的运行数据并按照固定时长的时间窗口进行分段，得到包含每个维度运行数据时序的数据块，对当前数据块进行特征提取并构建特征向量； 将特征向量输入到训练好的孤立森林模型中，并计算原始异常分数； 对原始异常分数进行修正得到修正异常分数，构建异常阈值，当修正异常分数大于异常阈值时判定电能表的当前数据块具有异常风险； 其中，对原始异常分数进行修正的方法包括：对于当前数据块中的电流时序，构建理论物理模型，基于电流时序和理论物理模型的预测电流值计算物理一致性指标；确定用电周期，基于预设数量的历史周期的物理一致性指标计算模式一致性分量；基于电流时序获取最大的电流变化率，基于最大的电流变化率、电流时序和采样间隔计算趋势变化率分量；基于模式一致性分量和趋势变化率分量计算模式判别指数；计算模式判别指数的滑动平均值和滑动标准差，基于滑动标准差计算修正系数，基于修正系数、模式判别指数和滑动平均值计算修正因子，将修正因子与原始异常分数相乘得到修正异常分数； 理论物理模型的构建过程包括：基于一阶RL电路暂态响应模型，以当前数据块的电流时序数据为拟合目标，通过最小化预测误差求解一阶RL电路暂态响应模型的模型参数，得到理论物理模型； 基于预设数量的历史周期的物理一致性指标计算模式一致性分量包括：基于用电周期确定最近预设数量历史周期中与当前数据块相对应的历史相似时段；获取各历史相似时段对应的物理一致性指标，并对所有物理一致性指标求平均值，得到模式一致性分量； 基于最大的电流变化率、电流时序和采样间隔计算趋势变化率分量包括：获取电流时序中每个实测电流值与所有实测电流值的平均值的差值，并选取绝对值最大的差值；计算绝对值最大的电流变化率与绝对值最大的差值之间的比值，计算该比值与采样时间间隔的乘积，得到趋势变化率分量； 基于模式一致性分量和趋势变化率分量计算模式判别指数包括：计算模式一致性分量与趋势变化率分量的和值，将模式一致性分量与该和值的比值作为模式判别指数。

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