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龙图腾网获悉昀诺能源科技(江苏)有限公司申请的专利一种用于智能电表的数据特征分析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：CN120561631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511066356.X，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权一种用于智能电表的数据特征分析方法及系统是由白皞;王强;杨超设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于智能电表的数据特征分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明一种用于智能电表的数据特征分析方法及系统，涉及数据处理分析技术领域，方法包括：采集目标区域中所有用电用户在预设时间段内的日用电量数据并进行预处理，得到相应的日用电量时间序列和日用电量曲线；计算每个用户相邻日用电量曲线之间的相似度，获取用户用电量变化的稳定性特征值；结合用户用电量变化的稳定性特征值，计算不同用户日用电量时间序列之间的最优欧式距离；基于最优欧式距离，对目标区域中的用户进行聚类；基于聚类结果对用户的用电行为进行分析；本发明通过衡量用户用电行为的稳定性，解决传统方法因忽略时序波动导致的聚类偏差问题，提高聚类的准确性，从而有效提升用电行为分析的精度和异常检测的可靠性。

本发明授权一种用于智能电表的数据特征分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于智能电表的数据特征分析方法，其特征在于：采集目标区域中所有用电用户在预设时间段内的日用电量数据并进行预处理，得到相应的日用电量时间序列和日用电量曲线；计算每个用户相邻日用电量曲线之间的相似度，获取用户用电量变化的稳定性特征值；结合用户用电量变化的稳定性特征值，计算不同用户日用电量时间序列之间的最优欧式距离；基于最优欧式距离，对目标区域中的用户进行聚类；基于聚类结果对用户的用电行为进行分析； 其中，所述最优欧式距离的计算过程为：通过标准的欧式距离计算公式，计算获取目标区域中两两用户之间对应日用电量时间序列的基础欧式距离，基于用户相邻日用电量曲线之间的相似度，获取每个用户的稳定性特征值，将两个用户的稳定性特征值中的最小值进行负相关归一化后与对应基础欧式距离的乘积作为相应两个用户之间的最优欧式距离； 采用DTW算法，将相邻两条日用电量曲线上的数据点进行匹配，获取两条曲线上匹配点对的数量及匹配点对之间的欧式距离，计算每个用户相邻两条日用电量曲线之间的相似度，其中，相似度的计算公式为： 式中，表示用户在预设时段内第条与第条日用电量曲线之间的相似度，表示匹配点对的数量，表示第条与第条日用电量曲线上第对匹配点对之间的欧式距离，表示第条与第条日用电量曲线上第对匹配点对之间的时间差，为用于标准化时间差的设定参数，表示第条与第条日用电量曲线上所有匹配点对之间时间差的标准差，的取值范围与所述预设时间段相关且为正整数，表示自然指数函数； 通过所述相邻日用电量曲线之间的相似度，计算目标区域中所有用电用户用电量变化的稳定性特征值，其中，用户在预设时间段内用电量变化的稳定性特征值为，计算公式为： 式中，表示用户在预设时间段内每相邻两条日用电量曲线之间相似度的标准差值，表示用户在预设时间段内每相邻两条日用电量曲线之间相似度的均值； 依次计算得到目标区域中所有用电用户两两之间日用电量时间序列的最优欧式距离；其中，用户与用户对应日用电量时间序列之间的最优欧式距离为，计算公式为： 式中，表示用户与用户对应日用电量时间序列之间的基础欧式距离，表示取用户和用户之间稳定性特征值中的最小值。

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