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龙图腾网获悉北京智芯微电子科技有限公司申请的专利变电站计量系统状态预测方法、装置和电子设备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：CN120012979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510004023.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权变电站计量系统状态预测方法、装置和电子设备是由赵金平;郭宏磊;李腾浩;杜君;郭艳鹏;樊琳;郭彦;卢轶楠;王立召;甄明;武雨;綦锐设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本变电站计量系统状态预测方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种变电站计量系统状态预测方法、装置及电子设备，涉及采样算法技术领域。其中方法包括：获取变电站的包括环境状态量和与其对应的计量量的历史数据；对所述历史数据进行预处理；对所述预处理后数据通过闭环聚类算法进行处理得到不同场景下的数据分类，将数据分类后的预处理后数据分为训练集和验证集；采用所述训练集对组合模型进行训练，采用所述验证集对训练后的组合模型进行验证；所述组合模型包括随机森林算法、卷积神经网络算法和回声状态网络算法；验证后的组合模型被用于基于输入的环境状态量和与其对应的计量量输出对应的预测结果。本申请提供的实施方式有效提高了变电站运维的智能化水平。

本发明授权变电站计量系统状态预测方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种变电站计量系统状态预测方法，其特征在于，该方法包括： 获取变电站的包括环境状态量和与其对应的计量量的历史数据； 对所述历史数据进行预处理，得到预处理后数据； 对所述预处理后数据通过闭环聚类算法进行处理得到不同场景下的数据分类，包括：将所述预处理后数据输入闭环聚类算法模型，将所有场景分为若干个类别；基于聚类后同一类别内场景的计量量为预测对象，分别训练以最小化均方根误差为目标的卷积神经网络模型，得到与聚类后类别一一对应的预测模型；对所有场景中的每一场景的数据均进行如下处理：分别采用预测模型进行预测，得到与预测模型数量相等的多组预测结果；若所述多组预测结果中的某一组预测结果具有最小的均方根误差，则将该组预测结果对应的场景移动至对应的类别；重复前述的得到预测模型步骤和每一场景的数据处理步骤，直至达到结束条件，所述结束条件包括聚类结果不再变化或达到最大迭代次数；以达到结束条件时的聚类结果作为所述不同场景下的数据分类； 将数据分类后的预处理后数据分为训练集和验证集； 采用所述训练集对组合模型进行训练，采用所述验证集对训练后的组合模型进行验证；所述组合模型包括随机森林算法、卷积神经网络算法和回声状态网络算法；验证后的组合模型被用于基于输入的环境状态量和与其对应的计量量输出对应的预测结果。

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