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龍圖騰網獲悉上海朋邦實業有限公司申請的專利一種遠程管控電力數據的方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120414912B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510901581.4，技術領域涉及：H02J13/00；該發明授權一種遠程管控電力數據的方法是由趙宏程設計研發完成，并于2025-07-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種遠程管控電力數據的方法在說明書摘要公布了：本發明涉及電力系統監測與控制技術領域，提供了一種遠程管控電力數據的方法，包括數據采集模塊和處理器：數據采集模塊獲取電力運行數據；處理器將數據輸入電力負荷分析網絡得到負荷分類結果，據此獲取設備電流波形數據及運行狀態數據，生成表示參數變化對波形幅值影響的電力狀態向量。通過分析網絡確定狀態參數對電流波形各區段的影響權重，得到多個分析維度，并據此劃分設備運行狀態數據為多個包含波形數據的子集。最后通過狀態評估網絡基于劃分數據組判斷設備狀態是否異常并生成管控指令。本發明可以實現精準識別負載類型和異常狀態，提升電力系統遠程管控的自動化水平和可靠性。

本發明授權一種遠程管控電力數據的方法在權利要求書中公布了：1.一種遠程管控電力數據的方法，其特征在于，應用于遠程管控系統，遠程管控系統包括數據采集模塊和處理器： 所述數據采集模塊，用于獲取電力運行數據；所述電力運行數據包括電壓值、電流值和功率因數； 所述處理器用于執行下述步驟： 將所述電力運行數據輸入電力負荷分析網絡，得到多個負荷分類結果；所述負荷分類結果表示電力設備對應的負載類型； 根據所述負荷分類結果，獲取設備電流波形數據與對應的設備運行狀態數據；所述設備電流波形數據表示電力設備運行時產生的周期性電流變化曲線；所述設備運行狀態數據表示記錄設備電流波形數據時對應的設備工作參數集合； 基于所述設備運行狀態數據和設備電流波形數據，生成電力狀態向量；所述電力狀態向量表示設備運行狀態數據中參數變化對電流波形的幅值影響； 通過分析網絡，基于所述設備運行狀態數據，確定狀態參數對設備電流波形數據中每個區段的影響權重，得到多個分析維度； 基于所述分析維度和設備運行狀態數據，以不同維度劃分所述設備運行狀態數據，得到多個劃分數據組；所述劃分數據組為包含設備電流波形數據的子數據集； 通過狀態評估網絡，基于所述劃分數據組，判斷設備運行狀態是否異常，生成管控指令； 所述通過分析網絡，基于所述設備運行狀態數據，確定狀態參數對設備電流波形數據中每個區段的影響權重，得到多個分析維度，包括： 將所述設備運行狀態數據輸入異常檢測網絡，識別設備異常特征，得到第一狀態特征集；所述第一狀態特征集表示設備關鍵參數的偏離程度； 將所述第一狀態特征集輸入位置標定網絡，得到設備參數關聯圖；所述設備參數關聯圖為標注了多個參數影響區域的拓撲圖； 將設備參數關聯圖輸入分析網絡，得到多個分析維度； 所述分析網絡的訓練方法，包括： 獲取多個訓練數據集；所述訓練數據集為歷史的設備參數關聯圖； 獲取所述訓練數據集對應的電力狀態向量作為標注數據； 將所述訓練數據集輸入分析網絡，得到訓練分析維度； 基于所述訓練分析維度和標注數據，對所述訓練數據集進行劃分，得到多個訓練劃分數據組和對應的核心節點；所述訓練劃分數據組為按訓練分析維度劃分后的數據子集；所述核心節點表示第一劃分數據組在標注參考曲線上的關鍵位置； 基于所述訓練劃分數據組和核心節點，以主路徑為基準計算參數影響程度，得到多個訓練劃分負荷總值和對應的數據間隔；所述數據間隔表示訓練劃分數據組中參數影響區域的覆蓋范圍；所述訓練劃分負荷總值表示訓練劃分數據組中每個參數在數據間隔時的幅值變化量； 基于多個訓練劃分負荷總值和對應的數據間隔，計算參數影響指標；多個訓練劃分負荷總值對應一個參數影響指標；多個訓練劃分數據組對應獲得多個參數影響指標；所述參數影響指標表示整個訓練劃分數據組通過參數對電流波形的影響強度； 將多個參數影響指標分別除以多個參數影響指標相加之和，得到影響權重系數；所述影響權重系數表示多個訓練劃分數據組對電流波形影響的占比； 根據所述影響權重系數與所述電力狀態向量，計算損失函數，優化所述分析網絡。

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