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龙图腾网获悉深圳市江机实业有限公司申请的专利基于多参数同步测量的智能电表故障预警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：CN120198842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510690600.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于多参数同步测量的智能电表故障预警方法及系统是由孟迪;冯文洁;李文波;谢怡涛;王乙童设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多参数同步测量的智能电表故障预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多参数同步测量的智能电表故障预警方法及系统。所述方法包括同步收集电表运行视频、读数数据和环境参数。首先对视频进行光照补偿优化，通过卷积层与全连接层提取图像特征，并结合交叉注意力机制与环境参数构建综合性视觉特征向量，分层提取电表整体形状至细节特征；利用时序分析从读数数据中提取变化趋势及波动特征，考虑环境因素影响。然后，融合多源特征生成反映电表状态的特征图；通过相似度计算对比正常与故障状态特征，识别故障风险并预警；使用ID匹配和机器学习算法评估结果，结合历史数据优化故障预警。通过实施本发明的方法可实现融合多源信息，能够显著提高故障诊断的速度和准确性，确保电力系统的持续稳定运行。

本发明授权基于多参数同步测量的智能电表故障预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多参数同步测量的智能电表故障预警方法，其特征在于，包括： 同步收集电表运行视频、电表读数数据以及环境参数； 对所述电表运行视频进行光照补偿和优化； 通过卷积层和全连接层提取光照优化后的电表运行视频的图像特征，并利用交叉注意力机制结合所述环境参数，构建包含图像信息和环境因素的综合性视觉特征向量，其中，在提取的过程中，采用分层方式首先提取电表的整体形状、轮廓及周边大特征，再提取电表显示屏花纹、字样及其电表的环境细节特征，以得到图像特征向量； 运用时序分析方法从所述电表读数数据中提取变化趋势和波动幅度特征，形成电表读数数据特征向量，并分析环境因素对所述电表读数数据潜在影响； 使用多重特征编码层融合所述综合性视觉特征向量、电表读数数据特征向量及环境参数所对应的特征向量，生成综合反映电表状态的预测结果； 将综合反映电表状态的预测结果、正常及故障状态特征描述集合进行相似度计算，判断是否存在故障风险并发出预警信息，以得到初步识别结果； 通过ID匹配和机器学习算法评估初步识别结果，利用历史数据优化最终的故障预警结果。

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