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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种智能电能表寿命预测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：CN114970323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202210471790.6，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种智能电能表寿命预测方法是由刘凡;李慧洲设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能电能表寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种智能电能表寿命预测方法，包括如下步骤：步骤1，收集智能电能表数据并标注，建立数据集；步骤2，寿命特征生成；步骤3，生成风险损失；步骤4，基于MK‑MMD实现域自适应方法；步骤5，构建基于寿命特征生成和生存风险损失的MK‑MMD域自适应方法的网络模型。本发明与现有技术相比，具有以下有益效果：使用寿命特征生成方法，基于统计学威布尔分布生成了包含丰富寿命信息的寿命特征，增强智能电能表特征与其寿命的关联关系，提升检测精度。2提出生存风险损失，设计了生存风险损失来优化损失函数，引导模型通过对预测寿命结果进行风险计算，使得损失函数符合实际应用场景，更好地指导模型训练。

本发明授权一种智能电能表寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.一种智能电能表寿命预测方法，其特征是包括如下步骤： 步骤1，收集智能电能表数据并标注，建立数据集； 步骤2，寿命特征生成； 步骤3，生成风险损失； 步骤4，基于MK-MMD实现域自适应方法； 步骤5，基于步骤4的域适应方法构建相应的网络模型，实现电能表寿命预测； 所述步骤2具体包括以下步骤： 步骤2-1、将原样本按特征值分成不同子集，每个子集构成一个批次； 步骤2-2、针对不同子集，使用极大似然估计对样本子集求解威布尔分布参数； 步骤2-3、基于求得的威布尔分布参数生成该批次的寿命特征； 所述步骤3包括以下步骤： 步骤3-1、使用极大似然估计求出智能电能表源域样本训练集总体寿命的威布尔分布参数； 步骤3-2、确定生存风险损失的具体形式； 所述步骤3-1中，使用步骤2所述的极大似然估计法求解智能电能表源域样本寿命服从的威布尔分布参数和； 所述步骤3-2确定生存风险损失的具体形式，具体过程包括如下：利用步骤3-1求解的威布尔分布参数确定样本服从的生存风险函数形式：，进而确定适用于智能电能表寿命预测的生存风险损失具体形式； 其中，表示预测损失，为实际值，是预测值，为超参数； 所述步骤5具体过程为：构建一个k层神经网络用于提取特征，在特征提取网络之后添加第k+1层全连接层作为域自适应层，域自适应层之后是模型的输出层，用于实现数据预测，整个模型的操作过程如下：首先，源域和目标域数据经过寿命特征生成模块生成寿命特征，再将生成的寿命特征和原始特征合并共同送入特征提取网络提取特征，然后将提取的特征送入到域自适应模块中，并对源域和目标域特征使用MK-MMD方法计算域差异，接着将源域特征送入预测模块对智能电能表寿命进行预测，对预测值进行常规预测损失计算，并将预测值送入到生存风险模块计算出生存风险损失，将三种损失叠加作为总的损失指导模型参数更新，最后使用训练好的模型进行更加精准的寿命预测。

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