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龙图腾网获悉青岛华烁高科信息有限公司申请的专利一种智能电能表远程监控装置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：CN120302188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510363084.3，技术领域涉及：H04Q9/00；该发明授权一种智能电能表远程监控装置是由秦峥设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能电能表远程监控装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种智能电能表远程监控装置，属于智能电能表技术领域，本发明提出的智能电能表远程监控装置包括电表端监测系统和远程监控端系统。电表端采用电能采集单元、电流采样单元、电压采样单元和温度传感单元采集数据，通过轻量级特征提取模块进行特征提取，基于异常特征实现自适应采样。远程监控端采用混合神经网络进行深度分析，包括特征编码、方程嵌入、时序分析和特征解码四个层次，通过并行处理模块实现多电表数据的流式处理，最终生成运行状态评估结果和预警信息。解决了现有技术中存在的难以针对多个智能电能表运行状态进行实时高效监控并发现潜在异常的技术问题。

本发明授权一种智能电能表远程监控装置在权利要求书中公布了：1.一种智能电能表远程监控装置，其特征在于，包括若干电表端监测系统与一个远程监控端系统，所述电表端监测系统包括设置于电能表内部的电能采集单元、电流采样单元、电压采样单元、温度传感单元、第一控制芯片、第一特征提取单元，所述远程监控端系统包括数据接收单元、载波解析单元、主控制芯片、数据存储单元、显示单元、深度分析单元，所述第一特征提取单元内设置有轻量级特征提取模块，所述轻量级特征提取模块执行步骤如下： S11、接收第一控制芯片输出的电能脉冲信号、电压信号、电流信号、温度信号； S12、对电压信号与电流信号进行快速傅里叶变换，提取基波分量与和前5次谐波分量； S13、利用改进的轻量级神经网络对基波分量与前5次谐波分量进行特征提取，得到规律特征；所述改进的轻量级神经网络包括特征提取层、通道注意力层、深度可分离卷积层、自适应特征融合层、全连接层； S14、根据规律特征计算特征偏差，当特征偏差超过预设阈值时生成异常特征； S15、向第一控制芯片输出规律特征与异常特征； 其中，所述深度分析单元内设置有并行处理模块，并行处理模块执行步骤如下： S21、接收主控制芯片传输的多个电表的规律特征与异常特征，构建特征张量； S22、构建混合神经网络结构，混合神经网络包括特征编码层、方程嵌入层、时序分析层、特征解码层；特征编码层采用多头自注意力机制对输入特征进行编码，生成注意力增强的特征表示；方程嵌入层包含4个并行的方程处理单元，方程处理单元包括规律特征处理单元、异常特征处理单元、特征耦合处理单元、稳定性处理单元，每个方程处理单元分别由全连接层、参数共享的循环神经网络层、动态权重层组成；时序分析层采用双向长短时记忆网络提取时序特征，通过残差连接保持长期依赖关系；特征解码层采用反卷积网络将特征映射回原始空间； S23、利用混合神经网络的方程嵌入层处理特征张量； S24、将方程嵌入层的输出经过时序分析层，提取时序特征并构建状态迁移图； S25、利用特征解码层将状态迁移图转换为每个电表的运行状态评估结果； S26、根据运行状态评估结果生成预警信息； 所述规律特征由电压基波、电流基波、基波功率因数构成，所述异常特征由谐波畸变率、暂态扰动、温度波动构成，所述特征偏差为所述规律特征相邻两次采样值之间的欧氏距离。

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