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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利用于智能电能表分拣系统的智能电能表故障多标签分类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：CN116578935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310506249.9，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权用于智能电能表分拣系统的智能电能表故障多标签分类方法是由高云鹏;袁明;朱彦卿;吕芳;邢鹏飞;陈传钰;杨唐胜设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于智能电能表分拣系统的智能电能表故障多标签分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于智能电能表分拣系统的智能电能表故障多标签分类方法，S1：数据收集以及建立智能电能表故障数据集；S2：构建基于ERAG的智能电能表故障多标签分类模型；该模型由输入模块、特征提取模块、标签解耦模块、标签关联模块四部分组成；S3：以二元交叉熵损失函数训练模型；基于智能电能表故障数据集，采用二元交叉熵损失函数对基于ERAG的智能电能表故障多标签分类模型进行训练。本发明能实现智能电能表故障的自动准确识别，为电网运维人员检修提供准确、可靠的依据，减少定期抽检智能电能表带来的资源浪费。

本发明授权用于智能电能表分拣系统的智能电能表故障多标签分类方法在权利要求书中公布了：1.一种用于智能电能表分拣系统的智能电能表故障多标签分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：数据收集以及建立智能电能表故障数据集 从智能电能表分拣系统的分拣明细、业务量电能表拆除明细、电能表资产查询三个子系统收集智能电能表故障数据，建立智能电能表故障数据集； S2：构建基于ERAG的智能电能表故障多标签分类模型； 该模型由输入模块、特征提取模块、标签解耦模块、标签关联模块四部分组成； 1输入模块，基于Embedding层的智能电能表故障特征输入，利用Embedding层能加强离散特征间的信息联系的特性对智能电能表故障离散特征进行低维映射； 2特征提取模块，利用残差网络,ResNet对智能电能表故障特征进行提取，以挖掘智能电能表故障特征与标签之间的关系； 3标签解耦模块，基于GAM注意力机制的智能电能表故障标签进行解耦，以得到智能电能表每类故障的特征表示； 4标签关联模块，依据标签解耦模块所获得智能电能表每类故障标签类别对应特征向量,构建基于统计智能电能表故障标签共现的图的方式进行智能电能表标签关联模块的设计，以增强智能电能表故障标签之间的关联性； S3：以二元交叉熵损失函数训练模型； 基于智能电能表故障数据集，采用二元交叉熵损失函数对基于ERAG的智能电能表故障多标签分类模型进行训练。

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