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龙图腾网获悉深圳市深水龙华水务有限公司申请的专利一种智能水表总分表小时数据判定DMA漏损的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：CN121452502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202610010008.9，技术领域涉及：F17D5/02；该发明授权一种智能水表总分表小时数据判定DMA漏损的方法是由王全;詹鹏华;黄靖;夏力玮;金玥;庞达;康智林;程钰尧;应云龙;黄文龙设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能水表总分表小时数据判定DMA漏损的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能水表总分表小时数据判定DMA漏损的方法，该方法包括获取独立区域的目标时间段内的小时级供水总水量序列和小时级用户总用水量序列；根据小时级供水总水量序列和小时级用户总用水量序列，生成小时级水量差值序列；根据小时级供水总水量序列、小时级用户总用水量序列，以及小时级水量差值序列，通过预设的用水状态判定模型，确定当前独立区域的用水状态类型；其中，用水状态判定模型包括物理漏损类型模型、表务问题类型模型、用水异常类型模型中的至少一种；本申请通过预设的用水状态判定模型，能够确定当前独立区域的用水状态类型。

本发明授权一种智能水表总分表小时数据判定DMA漏损的方法在权利要求书中公布了：1.一种智能水表总分表小时数据判定DMA漏损的方法，基于DMA划分独立区域，其特征在于，包括如下步骤： 获取独立区域的目标时间段内的小时级供水总水量序列和小时级用户总用水量序列； 根据所述小时级供水总水量序列和所述小时级用户总用水量序列，生成小时级水量差值序列； 根据所述小时级供水总水量序列、所述小时级用户总用水量序列，以及所述小时级水量差值序列，通过预设的用水状态判定模型，确定当前独立区域的用水状态类型； 其中，所述用水状态判定模型包括物理漏损类型模型、表务问题类型模型以及用水异常类型模型中的至少一种； 获取独立区域的目标时间段内的小时级供水总水量序列和小时级用户总用水量序列，包括： 获取独立区域的目标时间段内的原始小时级供水总水量序列和原始小时级用户总用水量序列； 通过同期比例插值法对所述原始小时级供水总水量序列，以及所述原始小时级用户总用水量序列的缺失数据进行补全操作； 所述补全操作包括： 逐个检查所述原始小时级供水总水量序列和所述原始小时级用户总用水量序列的每个离散的数据点，寻找每个缺失数据位置，每个缺失数据位置对应一个缺失时间节点； 针对缺失时间节点的缺失数据位置，根据历史同时段的水量数据，确定相应缺失时间节点的缺失数据位置的补偿水量； 对于连续缺失时间节点的缺失数据位置，多个所述连续缺失时间节点的缺失数据位置形成多个缺失数据区间，每个连续缺失时间节点的缺失数据位置对应一个缺失数据区间； 将单个缺失数据区间的多个缺失数据位置的补偿水量进行相加，得到该缺失数据区间的补偿水量总和值，计算所述补偿水量总和值占供水总水量的比例，以此计算每个缺失数据区间的补偿水量总和值占供水总水量的比例值； 将所述比例值和供水总水量相乘，得到每个缺失数据区间所需补偿的水量； 以生成所述小时级供水总水量序列和所述小时级用户总用水量序列； 根据所述小时级供水总水量序列、所述小时级用户总用水量序列，以及所述小时级水量差值序列，通过预设的用水状态判定模型，确定当前独立区域的用水状态类型，包括： 所述用水状态判定模型为所述物理漏损类型模型，所述物理漏损类型模型包括： 根据所述小时级水量差值序列，确定其波动性参数； 根据所述小时级水量差值序列，确定其平均值； 根据所述小时级供水总水量序列和所述小时级用户总用水量序列，确定两者间的相关系数； 若同时满足所述波动性参数小于第一阈值、所述平均值大于等于第三阈值以及所述相关系数大于第四阈值，则确定为物理漏损类型； 波动性参数通过计算所述小时级水量差值序列的标准差值获得，其所述标准差值通过公式获得，公式为： =sqrtΣ-²; 式中，为小时级水量差值序列的标准差值，是小时级水量差值序列的平均值，是小时级水量差值序列的每个离散数据点的值，n是小时级水量差值序列的离散数据点的数量，sqrt表示为开方； 所述相关系数通过计算所述小时级水量差值序列和所述小时级供水总水量序列间的皮尔逊相关系数获得； 所述相关系数的计算公式为： ; 式中，为小时级水量差值序列和小时级供水总水量序列间的相关系数，为小时级水量差值序列的平均值，为小时级供水总水量序列的平均值，为小时级水量差值序列的每个离散数据点的值，为小时级供水总水量序列的每个离散数据点的值。

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