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龙图腾网获悉山东晨晖电子科技有限公司申请的专利一种智能电能表运行状态异常监测管理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：CN121741614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610230605.2，技术领域涉及：G01R35/04；该发明授权一种智能电能表运行状态异常监测管理方法是由刘国华;薛文忠;崔怀志;于仁荣;苏琪峰;李焱设计研发完成，并于2026-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能电能表运行状态异常监测管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力设备监测技术领域，具体涉及一种智能电能表运行状态异常监测管理方法；根据负荷数据序列中任意时刻的局部数据与对应拟合数据获得波动特征值；根据波动特征值进行滤波，获得平滑负荷序列；根据平滑负荷序列获得不同的负荷时间段并进行聚类，根据时段簇内所有时刻的波动特征值获得用电波动值；根据时段簇的时段分布特征获得采集时段；根据用户与其他用户在采集时段的用电波动值、电能表的距离特征获得相对波动度；根据用户的负荷数据、温度序列和相对波动度获得频率调整系数。本发明根据频率调整系数对电能表监测数据进行自适应采集，在降低监测数据存储压力的同时，提高电能表潜在故障的监测准确性。

本发明授权一种智能电能表运行状态异常监测管理方法在权利要求书中公布了：1.一种智能电能表运行状态异常监测管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取电能表的温度序列和对应用户历史的负荷数据序列； 根据所述负荷数据序列中任意时刻的局部数据与对应拟合数据的差异特征获得波动特征值；根据所述波动特征值调整所述任意时刻的滤波窗口并进行滤波，获得平滑负荷序列；根据所述平滑负荷序列的数据变化特征获得不同的负荷时间段； 根据所述负荷时间段之间的负荷数据差异特征、时刻差异特征对负荷时间段进行聚类，获得不同的时段簇；根据所述时段簇内所有时刻的波动特征值的分布特征获得用电波动值；根据时段簇的时段分布特征获得不同的采集时段；根据所述用户与其他用户在所述采集时段的用电波动值的差异特征、电能表的距离特征获得相对波动度；根据所述用户在所述采集时段的负荷数据、所述温度序列和所述相对波动度获得频率调整系数； 根据所述频率调整系数对所述用户在不同采集时段的电能表监测数据进行自适应采集； 所述根据所述负荷时间段之间的负荷数据差异特征、时刻差异特征对负荷时间段进行聚类，获得不同的时段簇的步骤包括： 计算所述负荷时间段与其他负荷时间段的动态时间规整距离并归一化，获得第一距离；计算所述负荷时间段与其他负荷时间段的中心时刻的时刻间隔并归一化，获得第二距离；计算所述负荷时间段与其他负荷时间段的中心时刻对应负荷数据的差值绝对值并归一化，获得第三距离；计算所述第一距离、所述第二距离和所述第三距离的平均值，获得所述负荷时间段与其他负荷时间段的差异距离；根据不同负荷时间段之间的差异距离对负荷时间段进行聚类，获得不同的时段簇； 所述根据所述用户与其他用户在所述采集时段的用电波动值的差异特征、电能表的距离特征获得相对波动度的步骤包括： 计算所述用户与任意其他用户的电能表位置之间的欧氏距离并负相关映射，获得距离权重；计算所述用户的任意采集时段中对应的所有时段簇的用电波动值的平均值，获得第一数值；计算任意其他用户在所述任意采集时段中对应的所有时段簇的用电波动值的平均值，获得第二数值；计算所述第一数值与所述第二数值的差值并正相关映射，获得波动差异值；将所述距离权重作为所述波动差异值的权重，计算所述用户与所有其他用户的波动差异值的加权均值，获得所述用户的相对波动度； 所述根据所述用户在所述采集时段的负荷数据、所述温度序列和所述相对波动度获得频率调整系数的步骤包括： 计算所述采集时段的所有负荷数据的平均值并归一化，获得负荷特征值；计算所述采集时段对应的温度序列的平均值并归一化，获得温度特征值；计算所述负荷特征值与预设第一权重的乘积，获得加权负荷特征值；计算所述温度特征值与预设第二权重的乘积，获得加权温度特征值；计算所述加权负荷特征值和所述加权温度特征值的和值并正相关映射，获得用电特征值；计算所述用电特征值与相对波动度的乘积并归一化，获得所述采集时段对应的频率调整系数。

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