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龙图腾网恭喜浙江杭育科技有限公司申请的专利基于智能网络的低压电网剩余电流监控预警系统及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：CN119675276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510199252.X，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权基于智能网络的低压电网剩余电流监控预警系统及方法是由罗先刚;马国佩;蓝淑萍设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能网络的低压电网剩余电流监控预警系统及方法在说明书摘要公布了：基于智能网络的低压电网剩余电流监控预警系统及方法，属于安全监测领域，该方法包括安装剩余电流传感器监控电流变化，对电流波动进行智能分析；基于历史数据建立机器学习模型，训练剩余电流的正常波动特征；通过时序异常检测算法，判断电流的突发变化，定期利用新数据优化模型；将剩余电流波动划分等级，当电流偏差达到阈值时，系统按预警等级自动发出相应级别的通知，通过传感器的地理位置和网络拓扑结构，自动判断故障节点的位置，并结合电网拓扑数据判断故障区段；在预警触发后，系统对异常电流数据进行统计分析，根据实时电流数据和故障概率，系统自动优化采集频率和预警阈值。本发明通过监控和智能预警，显著提高电网的安全性和响应速度。

本发明授权基于智能网络的低压电网剩余电流监控预警系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于智能网络的低压电网剩余电流监控预警方法，其特征在于，包括：安装剩余电流传感器监控电流变化，对电流波动进行智能分析；基于历史数据建立机器学习模型，训练剩余电流的正常波动特征，包括：基于历史数据建立LSTM模型，通过对电流时序数据的多维特征提取和特征工程来训练剩余电流的正常波动特征，特征工程包括时域、频域和环境因素；结合LSTM模型深度学习算法识别出正常电流模式，并在系统运行中持续更新模型；通过时序异常检测算法，判断电流的突发变化，根据历史数据中的正常波动范围设置阈值，若检测到电流超出阈值的异常波动，立即生成预警信号，定期利用新数据优化模型，提高模型对不同场景下异常电流的识别率；将剩余电流波动划分等级，当电流偏差达到阈值时，系统按预警等级自动发出相应级别的通知，通过传感器的地理位置和网络拓扑结构，自动判断故障节点的位置，并结合电网拓扑数据判断故障区段；在预警触发后，系统对异常电流数据进行统计分析，并自动生成报表，根据实时电流数据和故障概率，系统自动优化采集频率和预警阈值。

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