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龙图腾网恭喜国网安徽省电力有限公司营销服务中心申请的专利一种小样本条件下电能表运行状态评估方法及系统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：CN119810608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510301526.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种小样本条件下电能表运行状态评估方法及系统是由刘单华;丁建顺;疏奇奇;蔺菲;张悦;李旋;高寅;常乐;胡吕龙;高燃设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小样本条件下电能表运行状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种小样本条件下电能表运行状态评估方法及系统，方法包括：采集电能表运行数据及其对应的电能表运行状态评估结果构建原始数据集，将原始数据集输入数据生成模型，得到拓展数据集；将拓展数据集输入训练好的元学习模型得到拓展数据集的打标结果；将打标后的拓展数据集以及原始数据集输入LSTM模型，输出电能表状态类别，对LSTM模型进行训练，将实时采集的电能表数据输入训练好的LSTM模型得到电能表运行状态评估结果；本发明的优点在于：解决样本数据量小的问题，对电能表运行状态进行准确识别。

本发明授权一种小样本条件下电能表运行状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种小样本条件下电能表运行状态评估方法，其特征在于，包括： S1、采集电能表运行数据及其对应的电能表运行状态评估结果构建原始数据集，将原始数据集转换为N××D的三维矩阵，其中，N为批次大小，为时间窗口尺寸，D为特征维度，分别为幅值和相位两个维度；将N××D的三维矩阵输入多头自注意力机制得到多通道加权融合特征图；将多通道加权融合特征图依次经过一个归一化层和一个第一全连接层，输出隐空间向量；隐空间向量分解为一个趋势组件和三个周期组件，使用Tucker分解将隐空间向量分解为核心张量和三个因子矩阵，通过对核心张量进行低通滤波处理，作为趋势组件；三个因子矩阵分别是对应于批次大小N、时间窗口尺寸和特征维度D的因子矩阵，作为周期组件；对趋势组件和三个周期组件的输出进行展平、拼接为二维数据得到拓展数据集； S2、将拓展数据集中一部分数据进行打标作为训练数据，利用训练数据训练元学习模型，将拓展数据集输入训练好的元学习模型得到拓展数据集的打标结果； S3、将打标后的拓展数据集以及原始数据集输入LSTM模型，输出电能表状态类别，对LSTM模型进行训练，将实时采集的电能表数据输入训练好的LSTM模型得到电能表运行状态评估结果。

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