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龙图腾网获悉宁波东海集团有限公司;宁波东海智能计量有限公司申请的专利智能水表异常检测系统及方法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：CN120524394B 。

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：202511013423.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权智能水表异常检测系统及方法是由袁景;林森;袁品海;袁逸;陈耀;张丰划;罗宇峰;袁霞萍设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能水表异常检测系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种智能水表异常检测系统及方法，其首先通过用户画像分析，从预置的基线模型库中为目标用户精准匹配一个最契合其宏观用水模式的基线模型，实现初步的、大类别的适配;随后，利用该用户的历史洁净用水数据，对这个基线模型进行深度微调，使其进化为能精准捕捉个体细微用水习惯的个性化动态模型。通过这样的方式，能够显著提升对微小渗漏与正常低量用水的区分能力，最终实现大幅降低漏报与误报率、动态适应用户行为变化的技术效果，为水资源精细化管理和用户财产安全提供坚实保障。

本发明授权智能水表异常检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种智能水表异常检测方法，其特征在于，包括：训练阶段和推断阶段； 其中，训练阶段，包括： 获取目标智能水表的画像标签和目标智能水表的历史洁净时序数据； 基于目标智能水表的画像标签，从基线模型库加载适配的训练好的基线模型； 基于目标智能水表的历史洁净时序数据，对训练好的基线模型进行个性化训练以得到个性化动态基线模型； 其中，所述推断阶段，包括： 获取目标智能水表的最新用水点数据，所述最新用水点包括时间戳和实际用水量； 将最新用水点数据中的时间戳输入个性化动态基线模型以得到实时残差值； 对由连续N个时间片的实时残差值组成的残差序列进行残差时序模式分析以确定是否发送渗漏告警至用户； 其中，所述基线模型库的构建，包括：获取由各个智能水表上传的原始水表上报数据流；对原始水表上报数据流进行时序对齐以得到智能水表洁净时序数据的集合；从智能水表洁净时序数据的集合提取用水量时序特征向量的集合；对用水量时序特征向量的集合进行聚类分析以得到若干个用户集群的画像标签；基于各个用户集群对应的智能水表洁净时序数据的子集，对适配的基线模型进行训练； 其中，当画像标签为非线性模型的用户时，基于各个用户集群的智能水表洁净时序数据的子集，对适配的基线模型进行训练，包括：将智能水表洁净时序数据按照时间维度排列为用水量时序输入向量；将用水量时序输入向量输入LSTM模型的局部时序编码层以得到用水量局部时序模式特征隐含编码向量的序列分布；将用水量局部时序模式特征隐含编码向量的序列分布输入LSTM模型的时序传递层以得到用水量时序显著模式特征隐含编码向量；对用水量时序显著模式特征隐含编码向量进行解码回归预测以得到预测用水量；计算预测用水量与真实用水量之间的差值作为预测损失函数值；基于预测损失函数值并通过梯度下降的反向传播对LSTM模型进行训练； 其中，将用水量局部时序模式特征隐含编码向量的序列分布输入LSTM模型的时序传递层以得到用水量时序显著模式特征隐含编码向量，包括：提取用水量局部时序模式特征隐含编码向量的序列分布中各个用水量局部时序模式特征隐含编码向量的最大特征值作为用水量局部时序模式特征时序显著表征；基于用水量局部时序模式特征隐含编码向量的序列分布中各个用水量局部时序模式特征隐含编码向量的时间戳，计算各个用水量局部时序模式特征隐含编码向量的时间跨度；基于用水量局部时序模式特征隐含编码向量的序列分布中各个用水量局部时序模式特征隐含编码向量的时间跨度和用水量局部时序模式特征时序显著表征，对用水量局部时序模式特征隐含编码向量的序列分布进行时序衰减加权传递以得到用水量时序显著模式特征隐含编码向量。

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