浙江大学;运达能源科技集团股份有限公司孟文超获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学;运达能源科技集团股份有限公司申请的专利一种基于分布式数据集压缩的智能电表故障诊断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：CN120873819B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511367743.7，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于分布式数据集压缩的智能电表故障诊断方法是由孟文超;王琳;杨秦敏;陈坚刚;陈雪超;罗勇水;陈积明设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于分布式数据集压缩的智能电表故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能电表故障检测领域，公开了一种基于分布式数据集压缩的智能电表故障诊断方法。先统一采集多地点电表故障数据并生成带标签的数据集，再将数据平均分配至各客户端，通过局部模型训练提取特征并封装信息，同时以增益最大化策略选择代表性样本以保持分布覆盖和类内多样性。随后采用批量归一化轨迹匹配、多裁剪及对抗蒸馏，挖掘难样本并利用软标签减小模型差异，生成高价值压缩数据。最终在整合后的数据上重训故障诊断模型，显著降低存储传输成本并提升检测精度，为大规模电表运维提供高效方案。本方法兼顾安全性与可扩展性，具备推广价值，前景广阔，效益显著。
本发明授权一种基于分布式数据集压缩的智能电表故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式数据集压缩的智能电表故障诊断方法，其特征在于，包括： S1：获取智能电表故障数据集； S2：压缩智能电表故障数据集； S3：将压缩后的智能电表故障数据集均匀划分至多个子节点，每个子节点分配一个故障检测节点模型进行训练，封装对应数据的信息； S4：最大化增强样本多样性； S5：进入智能电表故障数据集蒸馏阶段，使最终分类输出与中间批量归一化统计数据对齐，并采用多裁剪优化策略； S6：采用对抗式数据集蒸馏框架识别难样本，以最大化基于难样本训练模型与基于原始数据训练模型的预测差异，同时通过软标签降低难样本训练模型与原始数据训练模型输出的差距； S7：进入软标签标记阶段，采用预生成混合软标签方法提高恢复数据的真实性与准确性； S8：获得压缩后的智能电表故障数据样本及对应标签，输入智能电表故障诊断模型进行训练，得到最优的智能电表故障诊断模型； S9：通过最优的智能电表故障诊断模型进行智能电表故障诊断。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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