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龙图腾网获悉南京能瑞自动化设备股份有限公司申请的专利一种面向分布式能源接入的智能电表多设备协同优化方法、装置、设备及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：CN120896213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511417090.9，技术领域涉及：H02J3/32；该发明授权一种面向分布式能源接入的智能电表多设备协同优化方法、装置、设备及介质是由申小伟;仲敢;余静;郭平;陈佳琪;蒋慰静设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向分布式能源接入的智能电表多设备协同优化方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种面向分布式能源接入的智能电表多设备协同优化方法、装置、设备及介质，其中，插值统一电表、逆变器及储能数据粒度建联合时间误差模型得校准基准数据完成多设备时间同步校准；基于基准数据采三设备运行数据用联合能耗模型区分电表硬件故障与多设备协同异常完成故障诊断；结合逆变器至电表线路与电量数据算局部线损，校验余电计量偏差、溯源修正结算数据完成线损‑双向计量联动校验；关联故障结果与计量数据长期统计故障类型与偏差率、线损对应关系建模型预测偏差趋势预警；确定多设备协同异常源与台区负荷干扰关系算干扰系数反馈调度系统标记线路改造优先级。采用上述方法，以提升分布式能源消纳效率与配电网运行可靠性。

本发明授权一种面向分布式能源接入的智能电表多设备协同优化方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向分布式能源接入的智能电表多设备协同优化方法，其特征在于，所述方法包括： 通过插值统一电表、逆变器及储能的数据粒度并构建联合时间误差模型，得到校准后的统一时间基准数据，完成多设备时间同步校准； 基于所述统一时间基准数据，采集电表、逆变器及储能的运行数据，利用联合能耗模型区分电表自身硬件故障与多设备协同异常，完成多维度协同故障诊断； 基于所述统一时间基准数据，结合逆变器输出端至电表输入端的线路参数与电量数据，计算局部线损并校验余电计量偏差，溯源得到偏差原因并修正结算数据，完成线损‑双向计量联动校验； 关联多维度协同故障诊断输出的故障结果与线损‑双向计量联动校验输出的计量数据，通过长期统计不同故障类型与计量偏差率、线损变化的对应关系构建量化模型，基于模型预测计量偏差趋势并发送预警以实现计量精度动态提升； 和或，关联多维度协同故障诊断输出的故障结果与线损‑双向计量联动校验输出的计量数据，通过确定多设备协同异常源与台区负荷的干扰关联关系计算干扰系数，将干扰系数反馈至电网调度系统并标记线路改造优先级以实现电网负荷侧管理辅助； 其中，多维度协同故障诊断与线损‑双向计量联动校验通过数据反馈实现协同，多设备时间同步校准为前两者及后续关联处理提供数据基础； 所述通过插值统一电表、逆变器及储能的数据粒度并构建联合时间误差模型，得到校准后的统一时间基准数据，完成多设备时间同步校准，包括： 采用三次样条插值法，以设定插值倍率将电表、逆变器及储能不同采样周期的数据统一为设定粒度的插值数据； 以台区总表时间为基准时间，构建包含电表时间误差、逆变器时间误差、储能时间误差的联合时间误差模型，该模型中基准时间下的台区总表插值电量等于电表插值电量、逆变器插值功率修正电量、储能插值电流修正电量与网络损耗之和； 通过广义最小二乘法求解联合时间误差模型，得到各设备时间误差，当设备时间误差大于设定值时向其发送时间校准指令，确保校准后设备时间误差不大于设定精度，最终得到统一时间基准数据； 所述基于所述统一时间基准数据，采集电表、逆变器及储能的运行数据，利用联合能耗模型区分电表自身硬件故障与多设备协同异常，完成多维度协同故障诊断，包括： 采集电表在不同模块工作状态下的能耗值，其中仅显示模块工作时为第一能耗值，显示模块与通信模块共同工作时为第二能耗值，显示模块、通信模块及数据处理模块共同工作时为第三能耗值； 根据第一能耗值、第二能耗值及第三能耗值，计算得到电表单设备数据处理能力系数； 采集逆变器的输出有功功率及功率波动值以计算功率波动系数，采集储能的充放电电流及SOC值以计算SOC影响因子； 将功率波动系数与SOC影响因子作为协同干扰因子引入电表单设备数据处理能力系数，构建得到联合能力系数； 基于联合能力系数与预设理论模型计算偏差能力指数，结合协同干扰因子的数值范围，判断得到故障类型； 所述关联多维度协同故障诊断输出的故障结果与线损‑双向计量联动校验输出的计量数据，通过长期统计不同故障类型与计量偏差率、线损变化的对应关系构建量化模型，基于模型预测计量偏差趋势并发送预警以实现计量精度动态提升，包括： 长期关联多维度协同故障诊断输出的历史故障类型、故障持续时间与线损‑双向计量联动校验输出的历史计量偏差率、线损变化数据； 统计上述历史数据的对应关系，构建故障对计量精度影响的量化模型，该模型反映不同故障类型的持续时间与计量偏差率上升幅度、线损增大比例的关联规律； 当多维度协同故障诊断检测到电表目标模块的边缘密度接近设定阈值，或通过线损‑双向计量联动校验的局部线损值推算出局部线路电阻呈缓慢增大趋势时，调用所述量化模型； 基于量化模型预测未来设定周期内的计量偏差率变化趋势，若预测偏差率将超出设定阈值，向设备维护终端发送计量精度预警信息，同时向用户端推送用能数据波动提示信息，实现计量偏差的提前干预。

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