数据包中主要包括了专利数据库中有关浙江省内大专院校申请的中低压电力边缘智能产业的发明专利数据、实用新型专利数据，并根据自有算法对专利数据进行了评价和分类，可用于横向、纵向了解浙江省中低压电力边缘智能产业各大专院校专利数据变化情况，有助于了解浙江省大专院校在中低压电力边缘智能产业的知识产权工作成果；通过对各大专院校中低压电力边缘智能关键技术专利数据的对比，可了解各大专院校的技术创新能力、创新水平差异；了解相关产业的技术发展趋势，有助于大专院校避免重复研发，避免大专院校开发的技术侵犯他人的知识产权。
1．数据采集：通过检索网站对领域专利进行采集。2.数据处理：通过专利著录信息，分别形成专利技术价值（TVD）、法律价值（LVD）、市场价值（MVD）、战略价值（SVD）、经济价值（EVD），其中LVD从地域、权利、时间保护范围、法律稳定性等方面共17个指标进行归一化处理；TVD从技术独立性、先进程度、应用广度、应用前景等共14个指标进行归一化处理；SVD从专利防御价值、进攻价值、影响力价值等共15个指标进行归一化处理；MVD从专利实施、许可、质押、转让、判决情况等共16个指标进行归一化处理；上述指标均根据各指标的影响力，分别利用层次分析法进行量化评估，经一致性检验，得到综合评分，满分100分；EVD综合专利剩余有效期、《“十三五”国民经济行业（门类）专利实施许可统计表》中所属领域专利实施许可费计算专利估值，然后采用等级赋分制归一化处理，满分100分。最后，采用公式PVD＝α×LVD＋β×TVD＋γ×EVD+δMVD+εSVD，α，β，γ，δ，ε是权重，且α＋β＋γ+δ+ε＝１，综合计算专利价值（PVD）。3.数据应用：以PVD得分（＜66分，66~70分，≥70分），实现专利价值分类。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
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公开（公告）号 |
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标题-原文 |
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发明人 |
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原始申请(专利权)人 |
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申请日 |
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| fieldName | exampleValue |
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| 公开（公告）号 | CN108845004B |
| 标题-原文 | 一种光电流二氧化碳传感器 |
| 发明人 | 郭希山 | 张京 |
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