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龙图腾网恭喜江阴众和电力仪表有限公司申请的专利一种基于电能表的数据采集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：CN119939127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510430755.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于电能表的数据采集方法是由杜雨;苏东亮;张瑜;马浩;章良君;孙一晖设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电能表的数据采集方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种基于电能表的数据采集方法，通过在车间部署智能电能表采集设备用电数据，并将数据传输至中心数据库，基于预处理数据，采用改进的ARIMA模型对未来电量进行预测，该模型在传统ARIMA基础上引入相对波动敏感度、设备状态修正及异常显著性指数，实现对预测残差的动态抑制。最终预测值与实际用电数据对比后，当偏差超出预设阈值时，系统自动触发预警，及时通知维护人员对设备异常进行检查和修复。本发明通过智能电能表采集数据，结合改进ARIMA模型及动态残差抑制，实现对工业设备用电异常的实时预测和预警。

本发明授权一种基于电能表的数据采集方法在权利要求书中公布了：1.一种基于电能表的数据采集方法，其特征在于，所述方法包括：获取工业车间的历史电量数据，基于所述历史电量数据训练ARIMA预测模型；获取设定长度的实时电量时序并输入训练好的ARIMA预测模型中得到预测值；计算所述预测值与实时电量的差值，响应于差值大于设定阈值，系统通知维保人员进行故障检查；所述ARIMA预测模型还包括对原始残差进行处理得到异常动态抑制残差，，其中表示时刻的原始残差；表示自然指数函数；表示时刻的异常显著性指数；所述异常显著性指数与修正波动敏感度以及原始残差的绝对值呈正相关，与设定数量的电量数据的预测误差均方根呈负相关；所述修正波动敏感度为，，其中表示相对波动敏感度；表示时刻采集的负载水平；表示所有采集时刻对应负载水平的中位数；为相邻负载的差值；所述相对波动敏感度与对应采集时刻电量和前一采集时刻电量的差值呈正相关，与连续相邻多个采集时刻电量的标准差呈负相关；所述相对波动敏感度的获取方法具体为： ；其中表示相对波动敏感度；表示时刻采集的电量数据；表示时刻采集的电量数据；表示设定的滑动窗口长度；表示时刻采集的电量数据；表示前个时间点的滑动平均值；所述异常显著性指数的计算方法为： ；其中表示时刻的异常显著性指数；表示时刻的修正波动敏感度；表示时刻的原始残差；表示设定的误差窗口的长度；表示时刻的原始残差；表示前个时间点的预测误差均方根。

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