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龍圖騰網獲悉國網浙江省電力有限公司營銷服務中心;中國電力科學研究院有限公司申請的專利一種電能表及環境自動化測試管理方法和系統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：CN119398356B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510006061.7，技術領域涉及：G06Q10/063；該發明授權一種電能表及環境自動化測試管理方法和系統是由劉思;胡瑛俊;陳歡軍;楊思潔;徐韜;姜洪浪;王曉東;徐開;謝澤楠;陸艷;楊依睿;孔德政;周佑;孫舒瑤;黃星堯;徐一帆;葉莘設計研發完成，并于2025-01-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種電能表及環境自動化測試管理方法和系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種電能表及環境自動化測試管理方法和系統，該方法包括：采集電能表數據和實驗室環境數據，將標準化后的數據分成多個層次進行處理，并進行多層加權融合，通過自適應加權和交叉驗證機制，得到最終融合結果；利用多層混合神經網絡優化算法，將最終融合結果和環境數據映射到高維空間，通過時空卷積層提取時空特征，并通過動態反饋循環層和自適應權重調控全連接層進行特征整合和最終預測，生成電能表性能評估結果；基于多目標自適應調度算法，結合實驗需求和環境參數，以及電能表性能評估結果，通過梯度下降法優化調度策略，更新后的調度策略應用于測試流程和實驗條件中，形成閉環控制，確保系統的持續優化和性能提升。

本發明授權一種電能表及環境自動化測試管理方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種電能表及環境自動化測試管理方法，其特征在于，包括： S1、采集電能表數據和實驗室環境數據，將標準化后的數據分成多個層次進行處理，并進行多層加權融合，通過自適應加權和交叉驗證機制，得到最終融合結果； S2、利用多層混合神經網絡優化算法，將最終融合結果和環境數據映射到高維空間，通過時空卷積層提取時空特征，并通過動態反饋循環層和自適應權重調控全連接層進行特征整合和最終預測，生成電能表性能評估結果； S3、基于多目標自適應調度算法，結合實驗需求和環境參數，以及電能表性能評估結果，通過梯度下降法優化調度策略，更新后的調度策略應用于測試流程和實驗條件中，形成閉環控制； 所述S1中，所述通過自適應加權和交叉驗證機制的具體內容如下：根據每個數據點的波動性動態調整其權重，通過交叉驗證機制對各層次的加權結果進行驗證和調整，根據各層次的交叉驗證誤差，進行全局自適應調整； 所述S2，具體包括：在數據融合完成后，將最終融合結果和環境數據映射到高維空間，使用時空卷積層提取高維數據的時空特征，時空卷積層結合時間和空間特征，通過三維卷積核捕捉數據在時空域的復雜關系；將所有卷積核的輸出組合成時空卷積特征矩陣，作為動態反饋循環層的輸入，動態反饋循環層采用自適應反饋機制，捕捉數據的循環依賴特性；動態反饋循環層通過自適應反饋機制，動態調整循環層的狀態；動態反饋循環層的輸出傳遞給自適應權重調控全連接層，整合特征并進行最終的預測；自適應權重調控全連接層通過自適應權重調控機制，根據輸入特征動態調整權重參數； 所述S3中，根據實驗需求確定多目標優化目標，設實驗需求為，環境數據為，調度策略為，優化目標為，將多層混合神經網絡輸出的電能表性能評估結果作為性能指標輸入，多目標優化公式為： ， 其中，表示調度策略對實驗需求和性能指標的適應性，表示調度策略對環境數據和性能指標的適應性，是實驗需求指標q的權重，是環境數據指標p的權重，是實驗需求的總數，是環境數據的總數； ， ， 其中，是控制實驗需求在適應性函數中的重要性，是第q個實驗需求，表示實驗過程中的具體需求指標，是影響實驗需求和調度策略之間關系的參數，是調度策略中與第q個實驗需求對應的策略部分，是與第q個實驗需求相關的電能表性能指標，是控制性能指標在適應性函數中的重要性；是控制環境數據在適應性函數中的重要性，是第p個環境數據，是影響環境數據和調度策略之間關系的參數，是調度策略中與第p個環境數據對應的策略部分，是控制環境數據在適應性函數中的重要性，是與第p個實驗需求相關的電能表性能指標； 利用梯度下降法更新調度策略，具體更新公式為： ， 其中，和分別是更新前、后的調度策略，是學習率，控制調度策略更新的步長。

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