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龙图腾网获悉国网四川省电力公司营销服务中心申请的专利一种智能电表性能优劣评估方法、系统、设备和存储介质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：CN119598228B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411645330.6，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权一种智能电表性能优劣评估方法、系统、设备和存储介质是由李锐超;王韬;李方硕;贺辉;樊犁;马进;韩潇;何培东;刘丽娜;屈鸣设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能电表性能优劣评估方法、系统、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种智能电表性能优劣评估方法、系统、设备和存储介质，该方法包括：分别在不同的台区采集台区总表和分表电能数据时间序列，并对采集数据进行预处理得到原始电能数据时间序列集；对原始电能数据时间序列集中的电能数据时间序列进行聚类分析；基于每一类别的电能数据时间序列集，分别进行评估模型的训练，得到对应类别的电能预测模型并确定相应的阈值指标；基于各类别的电能预测模型及其相应的阈值指标，对智能电表性能的优劣进行评估。本申请基于聚类分析算法，并结合长短期记忆网络模型，得到每一类电能数据曲线的预测值，并根据预测值与实际值的差值来判定智能电表性能优劣，为台区智能电表运行维护和精确更换提供了技术支持。

本发明授权一种智能电表性能优劣评估方法、系统、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种智能电表性能优劣评估方法，其特征在于，所述评估方法包括： 分别在不同的台区采集台区总表和分表电能数据时间序列，并对采集数据进行预处理得到原始电能数据时间序列集； 对所述原始电能数据时间序列集中的电能数据时间序列进行聚类分析； 基于每一类别的电能数据时间序列集，分别进行评估模型的训练，得到对应类别的电能预测模型并确定相应的阈值指标； 基于各类别的电能预测模型及其相应的阈值指标，对智能电表性能的优劣进行评估；所述的对所述原始电能数据时间序列集中的电能数据时间序列进行聚类分析，具体包括： 对电能数据时间序列进行归一化处理； 构建少数类聚类： 确定少数类样本和多数类样本； 从所述少数类样本中随机选择一个样本作为聚类中心，计算得到所述聚类中心与所述多数类样本中各样本的欧式距离，将所述聚类中心与所述多数类样本中各样本的欧式距离最小值作为阈值，计算所述聚类中心与所述少数类样本中其他样本之间的欧式距离并得到欧式距离在阈值范围内的最大值； 寻找所述少数类样本中是否存在与所述聚类中心的欧式距离在阈值范围内的样本，若存在，则将这些样本与聚类中心构成一个以该聚类中心为圆心、以阈值和最大值的平均值为半径的聚类；若不存在，则该聚类中心单独形成一个聚类，聚类半径等于二分之一阈值； 重新确定少数类样本和多数类样本，并执行上述步骤，直到完成所有电能数据时间序列的聚类。

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