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龙图腾网获悉江苏省产品质量监督检验研究院申请的专利用电安全监测方法、系统、电子设备及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：CN119961818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411839483.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权用电安全监测方法、系统、电子设备及存储介质是由黄耀华设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本用电安全监测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种用电安全监测方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括提取并分析负荷特征得到特征数据集；基于计算窗口、检测提取窗口以及启停阈值检测特征数据集得到启停事件特征；识别启停事件特征的初步负荷类型；基于起始点以及结束点对初步负荷类型进行分层通道识别；根据各模态分量的中心频率的差异作为电弧特征；并形成特征向量；基于训练后的集成深度RVFL神经网络对电弧特征进行识别得到用电安全情况信息，并对确定负荷类型进行检测。本发明能够有效降低对用电设备出现监测不到位的情况，且有效避免误判以及漏判的情况，还能够避免出现串联电弧随机性高而导致无法监测的问题。

本发明授权用电安全监测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用电安全监测方法，其特征在于，所述方法包括： 实时采集用电数据，并获取所述用电数据中的负荷特征，提取并分析所述负荷特征，以得到特征数据集； 在用电时间序列中定义滑动检测窗口，并设定启停阈值，所述滑动检测窗口包括计算窗口以及检测提取窗口，基于所述计算窗口、所述检测提取窗口以及所述启停阈值检测所述特征数据集，以得到启停事件特征； 采用SVM模型并结合二阶振荡粒子群算法并基于多特征负荷识别所述启停事件特征的初步负荷类型； 设定所述检测提取窗口的移动策略，基于所述移动策略移动所述检测提取窗口并对所述初步负荷类型进行分层通道识别，以得到确定负荷类型； 统计所述特征数据集中的过零点作为串联电弧的电流数据，对所述电流数据进行归一化处理得到处理后的电流数据，并对所述处理后的电流数据进行VDM分解，以得到各模态分量的中心频率，并根据各模态分量的所述中心频率的差异作为电弧特征； 提取所述电弧特征中的电流增量系数以及各模态分量的模糊熵值，根据所述模糊熵值以及所述中心频率形成特征向量，并将所述特征向量输入集成深度RVFL神经网络，以使所述集成深度RVFL神经网络基于所述特征向量进行训练，以得到训练后的集成深度RVFL神经网络； 基于所述训练后的集成深度RVFL神经网络对所述电弧特征进行识别得到用电安全情况信息，并通过连续移动变化量法对所述确定负荷类型进行检测，以得到电流状况类型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏省产品质量监督检验研究院，其通讯地址为：210007 江苏省南京市秦淮区光华东街5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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