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龙图腾网获悉南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司申请的专利基于多维度特性的电能表故障诊断方法、装置、设备和介质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：CN120742222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202511223859.3，技术领域涉及：G01R35/04；该发明授权基于多维度特性的电能表故障诊断方法、装置、设备和介质是由王子骏;胡珊珊;王保帅;宋宏天设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维度特性的电能表故障诊断方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于多维度特性的电能表故障诊断方法、装置、设备和介质。所述方法包括：获取待检测电能表在至少一个维度上的电能表特性；分别对每一维度上的电能表特性进行特征提取，得到待检测电能表在相应维度上的特性特征；根据待检测电能表在至少一个维度上的特性特征，通过预先训练的故障检测模型对待检测电能表进行故障检测，得到待检测电能表在至少一个故障类别下的初始故障概率；故障检测模型是基于多层感知机神经网络训练得到的；根据至少一个故障类别下的初始故障概率、历史概率分布和相应故障类别的类别权重，确定待检测电能表的故障诊断结果。采用本方法可实现电能表故障的高效精准诊断。

本发明授权基于多维度特性的电能表故障诊断方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多维度特性的电能表故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待检测电能表在至少一个维度上的电能表特性；所述电能表特性包括阻抗特性、电量特性、外形特性、常规性能特性和运行状态特性； 分别对每一维度上的电能表特性进行特征提取，得到所述待检测电能表在相应维度上的特性特征； 根据所述待检测电能表在至少一个维度上的特性特征，对各特性特征进行特征增强处理，得到相应特征增强处理后的特性特征； 针对每一故障类别，基于故障检测模型中的输出层，根据各特征增强处理后的特性特征和预设平衡参数，确定所述待检测电能表在所述故障类别下的初始故障值；所述故障检测模型是基于多层感知机神经网络训练得到的；以及， 根据各特征增强处理后的特性特征、预设平衡参数和故障类别总数，确定所述待检测电能表的故障总值； 将初始故障值与故障总值之间的比值，作为所述待检测电能表在所述故障类别下的初始故障概率； 根据至少一个故障类别下的初始故障概率、历史概率分布和相应故障类别的类别权重，确定所述待检测电能表的故障诊断结果； 其中，基于如下公式确定初始故障概率： 其中，L表示故障检测模型中的输出层的层数，K表示故障类别总数，表示第k个维度上的特性特征，表示第k’个维度上的特性特征，表示输入特性特征属于第k个故障类别的概率，T是预设平衡参数。

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