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龙图腾网获悉江苏华鹏智能仪表科技股份有限公司申请的专利基于时序异常检测的电表计量误差修正方法、系统及电表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：CN120951224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511470425.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于时序异常检测的电表计量误差修正方法、系统及电表是由戴诚;蒋康;向则建;陶琴;姜国财设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序异常检测的电表计量误差修正方法、系统及电表在说明书摘要公布了：本发明公开了基于时序异常检测的电表计量误差修正方法、系统及电表，涉及电表计量误差修正技术领域，针对分布式能源与多样化负荷并存的电力系统，提出一种融合多源数据预处理、在线学习与联邦协同的智能异常检测方法。第一步采用可疑度函数对原始数据进行动态过滤与缓存，并输出高质量输入；第二步通过多算法融合与专家知识约束进行在线学习，实现对传统与新兴模式的精准判定；第三步基于差量参数共享与全局聚合，实现多区域协同增益；第四步利用反馈评估与模型蒸馏在边缘端部署轻量化模型，提升实时性与可靠性。综上可显著降低误报与漏报率，并有效适应负荷行为多样变化，提高电网运维效率，同时保证数据隐私安全和协同。

本发明授权基于时序异常检测的电表计量误差修正方法、系统及电表在权利要求书中公布了：1.基于时序异常检测的电表计量误差修正方法，其特征在于：包括， 检测到多源异构数据接入且噪声风险高于预期时，调用边缘侧初步过滤组件运用可疑度函数识别并剔除无效数据，通过分块缓存和数据标识进行元数据记录，形成预处理数据； 展开无监督检测与CNNLSTM特征提取，对各条记录生成多维打分并产生融合判定值，判定初步异常标签后利用在线学习机制迭代更新融合权重矩阵与深度检测模型参数； 当区域获得增量信息或确认新故障样本时，通过匿名化与增量式上传方式合并各节点更新信息，以半正定矩阵加权聚合生成全局模型参数，并让各区域基于自身业务规则局部细化；其中，当任一区域获得增量信息或检测到新的故障类型后，通过匿名化方式与其余区域分享所述增量信息，当某一区域收到其他区域共享的增量信息或新型异常特征摘要后，执行本地快速验证： 若在自身数据集中出现类似异常，则对应区域会局部加载对方提供的差量参数，若未匹配到类似场景，则存储到本地缓存； 利用半正定矩阵对各区域的增量参数进行权重加权并聚合为全局模型参数，由各区域结合本地业务规则对全局模型进行局部细化；在全局模型聚合后，节点会根据自身独特的负荷特性或异常形态，对全局模型进行本地化若干轮交替微调； 当分层评估函数检测到某类型误报率或漏检率高并引发运维告警时，通过多维回传修正融合权重或联邦增量，借助教师-学生蒸馏与剪枝，将深度模型压缩成学生模型部署至边缘端。

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