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龍圖騰網獲悉西華大學申請的專利一種基于Deep-SVDD的電能表故障判別方法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：CN119619976B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202411662453.0，技術領域涉及：G01R35/04；該發明授權一種基于Deep-SVDD的電能表故障判別方法是由廖開吉;范鎮南;樊建瀚;古世甫;郎方年;袁野;周芷汀;鄭巧蕓;周良輝;王濤設計研發完成，并于2024-11-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于Deep-SVDD的電能表故障判別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于Deep?SVDD的電能表故障判別方法，涉及電能計量裝置故障識別技術領域，所述方法包括：獲取每個型號的電能表數據，基于所述電能表數據構建數據集；基于所述數據集構建第一超球體Q1；調整所述第一超球體Q1的邊界，構建第二超球體Q2；對所述第二超球體Q2進行迭代修正，構建第三超球體Q3；獲取待檢測電能表的測量數據，基于所述第三超球體Q3對所述測量數據進行判別，獲得判別結果，可以解決現有電能表故障判別方式可解釋性低、準確低性和算力依賴度高的問題。

本發明授權一種基于Deep-SVDD的電能表故障判別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于Deep-SVDD的電能表故障判別方法，其特征在于，所述方法包括： S1、獲取每個型號的電能表數據，基于所述電能表數據構建數據集； S2、基于所述數據集構建第一超球體Q1； S3、調整所述第一超球體Q1的邊界，構建第二超球體Q2； S4、對所述第二超球體Q2進行迭代修正，構建第三超球體Q3； S5、獲取待檢測電能表的測量數據，基于所述第三超球體Q3對所述測量數據進行判別，獲得判別結果； 所述電能表數據包括正常樣本數據和誤判樣本數據，構建數據集的具體步驟包括：將所述電能表數據劃分為訓練集和驗證集，所述訓練集和所述驗證集均包括所述正常樣本數據和所述誤判樣本數據； 構建第三超球體Q3的具體步驟包括： S401、構建第一神經網絡，基于所述第二超球體Q2獲得所述第三超球體Q3的第一中心； S402、初始化目標參數； S403、基于所述第一神經網絡將所述訓練集進行降維，獲得降維數據； S404、基于所述目標參數和所述降維數據，更新所述第一神經網絡的第一參數獲得第二參數，基于所述第二參數更新所述第一神經網絡，獲得第二神經網絡； S405、基于所述第二神經網絡，更新所述第一中心，獲得第二中心； S406、基于所述第二中心獲得損失值； S407、判斷所述損失值是否小于第一閾值，若是則基于所述第二中心獲得第一半徑，基于所述第二中心和所述第一半徑，構建所述第三超球體Q3；若否則返回所述S403，將所述第一神經網絡更新為所述第二神經網絡； 構建所述第三超球體Q3的第三計算公式為： ； 其中，R 3表示第三超球體Q3的半徑，表示第三超球體Q3的中心，θ表示神經網絡的參數，表示神經網絡，表示第個降維后的訓練集中的樣本，表示序號，λ表示正則化參數，n 1表示樣本數量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西華大學，其通訊地址為：610000 四川省成都市金牛區土橋金周路999號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。