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龍圖騰網獲悉國網四川省電力公司營銷服務中心申請的專利一種智能電表性能優劣評估方法、系統、設備和存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119598228B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411645330.6，技術領域涉及：G06F18/2321；該發明授權一種智能電表性能優劣評估方法、系統、設備和存儲介質是由李銳超;王韜;李方碩;賀輝;樊犁;馬進;韓瀟;何培東;劉麗娜;屈鳴設計研發完成，并于2024-11-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種智能電表性能優劣評估方法、系統、設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種智能電表性能優劣評估方法、系統、設備和存儲介質，該方法包括：分別在不同的臺區采集臺區總表和分表電能數據時間序列，并對采集數據進行預處理得到原始電能數據時間序列集；對原始電能數據時間序列集中的電能數據時間序列進行聚類分析；基于每一類別的電能數據時間序列集，分別進行評估模型的訓練，得到對應類別的電能預測模型并確定相應的閾值指標；基于各類別的電能預測模型及其相應的閾值指標，對智能電表性能的優劣進行評估。本申請基于聚類分析算法，并結合長短期記憶網絡模型，得到每一類電能數據曲線的預測值，并根據預測值與實際值的差值來判定智能電表性能優劣，為臺區智能電表運行維護和精確更換提供了技術支持。

本發明授權一種智能電表性能優劣評估方法、系統、設備和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種智能電表性能優劣評估方法，其特征在于，所述評估方法包括： 分別在不同的臺區采集臺區總表和分表電能數據時間序列，并對采集數據進行預處理得到原始電能數據時間序列集； 對所述原始電能數據時間序列集中的電能數據時間序列進行聚類分析； 基于每一類別的電能數據時間序列集，分別進行評估模型的訓練，得到對應類別的電能預測模型并確定相應的閾值指標； 基于各類別的電能預測模型及其相應的閾值指標，對智能電表性能的優劣進行評估；所述的對所述原始電能數據時間序列集中的電能數據時間序列進行聚類分析，具體包括： 對電能數據時間序列進行歸一化處理； 構建少數類聚類： 確定少數類樣本和多數類樣本； 從所述少數類樣本中隨機選擇一個樣本作為聚類中心，計算得到所述聚類中心與所述多數類樣本中各樣本的歐式距離，將所述聚類中心與所述多數類樣本中各樣本的歐式距離最小值作為閾值，計算所述聚類中心與所述少數類樣本中其他樣本之間的歐式距離并得到歐式距離在閾值范圍內的最大值； 尋找所述少數類樣本中是否存在與所述聚類中心的歐式距離在閾值范圍內的樣本，若存在，則將這些樣本與聚類中心構成一個以該聚類中心為圓心、以閾值和最大值的平均值為半徑的聚類；若不存在，則該聚類中心單獨形成一個聚類，聚類半徑等于二分之一閾值； 重新確定少數類樣本和多數類樣本，并執行上述步驟，直到完成所有電能數據時間序列的聚類。

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