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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司计量中心申请的专利一种直流电能计量降噪方法、装置、存储介质以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：CN116840770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310831533.3，技术领域涉及：G01R35/04；该发明授权一种直流电能计量降噪方法、装置、存储介质以及系统是由杨雨瑶;李经儒;纪伊琳;黄家嘉;危阜胜;李慧设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种直流电能计量降噪方法、装置、存储介质以及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种直流电能计量降噪方法、装置、存储介质以及系统，通过改进的和声搜索智能优化算法计算最优的二次惩罚因子与模态分解数，实现对直流电压原始采样数据序列以及电流原始采样数据序列的自适应变分模态分解，并通过计算各分解模态序列与原始采样数据序列的最大互信息系数，实现各分解模态的有效分量与噪声分量的可靠区分和筛选，并根据筛选得出的有效分量重构得到去噪直流电压序列以及去噪直流电流序列，该降噪方法、装置、存储介质以及系统提升了直流电能的计量准确性。

本发明授权一种直流电能计量降噪方法、装置、存储介质以及系统在权利要求书中公布了：1.一种直流电能计量降噪方法，其特征在于，所述直流电能计量降噪方法包括： 采集待计量直流设备的直流电压原始采样数据序列以及电流原始采样数据序列； 根据预设的局部信号包络熵计算公式以及预设的改进和声搜索智能优化算法，对所述直流电压原始采样数据序列以及电流原始采样数据序列进行自适应变分模态分解以及迭代优化，获得直流电压分解模态序列以及电流分解模态序列,具体包括： 根据预设的局部信号包络熵计算公式以及预设的模型约束条件组，建立变分模态分解优化模型； 根据预设的改进和声搜索智能优化算法以及所述变分模态分解优化模型，对预设的初始分解参数组进行迭代优化，直至输出最优分解参数组；所述初始分解参数组包括初始二次惩罚因子和初始模态分解数；所述最优分解参数组包括最优二次惩罚因子和最优模态分解数； 根据所述最优分解参数组，对所述直流电压原始采样数据序列和所述电流原始采样数据序列进行自适应变分模态分解以获取直流电压分解模态序列和电流分解模态序列； 根据预设的改进和声搜索智能优化算法以及所述变分模态分解优化模型，对预设的初始分解参数组进行迭代优化，直至输出最优分解参数组，具体包括： 获取预设的算法参数值，并根据记忆库容量以及变分模态分解优化模型，建立初始和声记忆库；所述初始和声记忆库包括与记忆库容量对应数量的第一和声；每组第一和声包括初始分解参数组及其对应的局部信号包络熵值；所述算法参数值包括记忆库容量、记忆库考虑概率、调整概率动态调整上限、调整概率动态调整下限、带宽动态调整上限以及带宽动态调整下限； 根据预设的动态调整策略、所述变分模态分解优化模型、记忆库考虑概率、调整概率动态调整上限、调整概率动态调整下限、带宽动态调整上限以及带宽动态调整下限，对初始和声记忆库中的第一和声进行迭代优化，并判断是否满足预设的收敛条件组；当满足预设的收敛条件组时，输出将对应的二次惩罚因子和模态分解数作为最优分解参数组输出; 预设的动态调整策略包括： 根据音调调整带宽bw对第一和声中的二次惩罚因子与模态分解数进行调整，具体通过以下策略公式进行： ； ； K2＝K1+bwg；α2＝α1+bwg； 式中，g为当前迭代次数；gmax为最大迭代次数；K1、K2分别为第一和声、第二和声的模态分解数；α1、α2分别为第一和声、第二和声的二次惩罚因子； 根据所述直流电压分解模态序列、所述电流分解模态序列、预设的最大互信息系数计算公式以及预设的最大互信息系数阈值，获得直流电压有效分量以及直流电流有效分量,具体包括： 根据预设的最大互信息系数计算公式，计算所述直流电压原始采样数据序列与所述直流电压分解模态序列之间的电压最大互信息系数序列，以及所述电流原始采样数据序列与所述电流分解模态序列之间的电流最大互信息系数序列； 根据所述电压最大互信息系数序列以及预设的最大互信息系数阈值，从所述直流电压分解模态序列中筛选出直流电压有效分量，根据所述电流最大互信息系数序列以及预设的最大互信息系数阈值，从所述电流分解模态序列中筛选出直流电流有效分量； 分别根据直流电压有效分量以及直流电流有效分量，对应重构去噪直流电压序列以及去噪直流电流序列。

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