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龙图腾网获悉浙江辰域物联科技有限公司申请的专利基于导轨式电能表的智能监测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：CN120370245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510588537.2，技术领域涉及：G01R35/04；该发明授权基于导轨式电能表的智能监测方法是由胡永东设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于导轨式电能表的智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于导轨式电能表的智能监测方法，涉及电能表监测技术领域，包括以下步骤：通过导轨式电能表内置的高精度电流传感器实时采集负载回路中的电流波形数据；基于过零检测逻辑确定零交越点的位置，记录每个检测到的零交越点对应的时间戳，围绕每一个检测到的零交越点，提取一个固定长度的小窗口波形数据段，形成一个零交越邻域波形子集。本发明通过机器学习模型对电流波形畸变进行智能预测，并且根据畸变程度自适应调整零交越点的判定灵敏度，减少由电流波形畸变引发的误判，避免因极性误判导致继电器误动作和负载切换错误等问题，有效提升了导轨式电能表的智能化水平和可靠性，确保设备在复杂电网环境下的高效稳定运行。

本发明授权基于导轨式电能表的智能监测方法在权利要求书中公布了：1.基于导轨式电能表的智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过导轨式电能表内置的高精度电流传感器实时采集负载回路中的电流波形数据； 基于过零检测逻辑确定零交越点的位置，记录每个检测到的零交越点对应的时间戳，围绕每一个检测到的零交越点，提取一个固定长度的小窗口波形数据段，形成一个零交越邻域波形子集； 对于每个零交越邻域波形子集中的电流波形数据，从中提取出潜在的电流波形畸变特征，通过特征工程技术对提取的特征进行深度分析后，基于分析后的特征量化该零交越点的电流波形畸变情况，将处理后的特征作为特征向量输入至事先训练完成的机器学习模型中，通过机器学习模型对零交越邻域波形子集中的电流波形畸变进行智能化预测； 当识别到零交越邻域波形子集中存在电流波形畸变时，根据电流波形的畸变程度自动放宽零交越点的判定灵敏度，具体为：根据电流波形的畸变程度将实际零交越判定阈值进行自适应偏移，减少畸变引发的误判； 对于每个零交越邻域波形子集中的电流波形数据，从中提取出潜在的电流波形畸变特征，其中，提取的特征包括电流信号在接近零点附近的拖尾长度，通过特征工程技术对提取的特征进行深度分析后生成交越拖尾参考值，通过交越拖尾参考值量化电流波形的畸变情况； 通过特征工程技术对电流信号在接近零点附近的拖尾长度进行深度分析后生成交越拖尾参考值的具体的步骤如下： 在每个零交越邻域波形子集中，首先定义零点附近的拖尾区段，具体为连续满足电流绝对值低于设定小阈值的采样点序列； 拖尾区段提取完成后，以电流幅值变化构建能量衰减曲线，通过积分方式累积该拖尾区段内电流幅值的非线性累积量，累积的表达式为：，其中：为拖尾区段电流幅值的非线性能量总量；表示拖尾区段第i个采样点的电流幅值；表示相邻采样点的电流幅值增量，；为能量累积的非线性幅度指数，为电流幅值增量的突变指数，用于捕捉突变趋势，为幅值变化权重因子，用于调控突变变化的影响占比； 在获得拖尾区段的非线性能量总量后，进一步将其与整体零交越邻域内的最大电流幅值及拖尾区段长度进行非线性归一化处理，生成最终的交越拖尾参考值，生成的表达式为：，其中：为交越拖尾参考值，、、为指数调节因子，用于强化电流幅值的非线性能量总量、最大电流幅值以及时间长度的相对权重关系；为该零交越邻域波形子集中的最大电流幅值，L为拖尾区段内的有效采样点数量； 将交越拖尾参考值输入至事先训练完成的机器学习模型中，通过机器学习模型对交越拖尾参考值和电流波形畸变风险进行正向分析，输出畸变风险系数，基于畸变风险系数对零交越邻域波形子集中的电流波形畸变进行智能化预测。

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