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龙图腾网获悉国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)申请的专利一种电能表电流过载预测方法与系统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：CN114548493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210032881.X，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种电能表电流过载预测方法与系统是由刘丽君;李霖;李骁;郭红霞;王兆军;李琮琮;郭亮;王者龙;孟玉洁;王翠翠;刘晓冬;刘志美;徐嘉设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电能表电流过载预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电能表电流过载预测方法，获取电流过载相关用电数据特征以及用户用电样本数据；对数据进行预处理，得到具有时序特征的用电数据；针对具有时序特征的用电数据，按照不同时间粒度进行分类，得到多层级的用电时序数据，以设定规则提取用电数据序列中的关键特征，获取不同时间窗口的候选shapelet序列；基于shapelet序列特征与用电特征，采用门控神经网络构建并训练得到的电能表电流过载预测模型，进行电能表电流过载判别；基于电能表电流过载判别结果，整合各时间层级的电流过载分布情况，形成格式化预警报文发送，进行现场核查，并更新数据；本发明能够实现对电流过载问题的常态监控和高效管理。

本发明授权一种电能表电流过载预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种电能表电流过载预测方法，其特征是，包括以下步骤： 获取电流过载相关用电数据特征以及用户用电样本数据； 对数据进行预处理，得到具有时序特征的用电数据； 针对具有时序特征的用电数据，按照不同时间粒度进行分类，得到多层级的用电时序数据，以设定规则提取用电数据序列中的关键特征，获取不同时间窗口的候选shapelet序列； 基于shapelet序列特征与用电特征，采用门控神经网络构建并训练得到的电能表电流过载预测模型，进行电能表电流过载判别； 基于电能表电流过载判别结果，整合各时间层级的电流过载分布情况，形成格式化预警报文发送，进行现场核查，并更新数据； 按照不同时间粒度进行分类的具体过程包括：按照不同长度的时间窗口进行样本数据划分； 获取不同时间窗口的候选shapelet序列的具体过程包括：基于KL散度计算每个候选shapelet特征提取规则和用电数据序列之间的相似性，通过测量计算得到最佳的候选shapelet特征，来表示对应时间范围内的用电数据的关键特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)，其通讯地址为：250001 山东省济南市市中区大观园经二路150号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。