广西电网有限责任公司杨舟获国家专利权
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龙图腾网获悉广西电网有限责任公司申请的专利一种基于SVM-WS的智能电表故障预测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：CN115034285B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210428936.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于SVM-WS的智能电表故障预测方法是由杨舟;陈珏羽;周政雷;江革力;李金瑾;蒋雯倩;李刚;潘俊涛设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于SVM-WS的智能电表故障预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SVM‑WS的智能电表故障预测方法，用于智能电表的故障预测，所述的方法包括对数据进行预处理、提取指标特征构建SVM模型、用构建好后的模型进行智能电表的故障预测的步骤，关键是：在提取指标特征构建SVM模型步骤后用熵权法对SVM模型进行权重计算，优化模型权重，得到改进的SVM模型后，再进行智能电表的故障预测。本发明运用SVM‑WS方法，分析智能电表的台账数据、运行数据、故障数据、电量数据等，同时利用大数据技术构建多源异构数据集，计算不同特征间的样本权重，构建合理的设备画像，对智能电表进行合理的状态评估与故障预测，达到从被动抢修到主动运维的效果。
本发明授权一种基于SVM-WS的智能电表故障预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SVM-WS的智能电表故障预测方法，用于智能电表的故障预测，所述的方法包括对数据进行预处理、提取指标特征构建SVM模型、用构建好后的模型进行智能电表的故障预测的步骤，其特征在于：在提取指标特征构建SVM模型步骤后用熵权法对SVM模型进行权重计算，优化模型权重，得到改进的SVM模型后，再进行智能电表的故障预测； 所述的用熵权法对SVM模型进行权重优化的具体步骤是： 将SVM模型中每一个特征的权重进行优化，设置激励权重Wi，优化公式为：，其中为第i个特征的信息熵，为是第i个特征的非线性映射值，k为大于2的正整数，i为自然数。
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