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龍圖騰網(wǎng)獲悉國(guó)能信控技術(shù)股份有限公司申請(qǐng)的專利基于人工智能算法的新能源電力傳輸狀態(tài)監(jiān)控方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119944951B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510004623.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H02J13/00；該發(fā)明授權(quán)基于人工智能算法的新能源電力傳輸狀態(tài)監(jiān)控方法及系統(tǒng)是由趙計(jì)生設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-02向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于人工智能算法的新能源電力傳輸狀態(tài)監(jiān)控方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于人工智能算法的新能源電力傳輸狀態(tài)監(jiān)控方法及系統(tǒng)，屬于電力系統(tǒng)自動(dòng)化技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：通過(guò)新能源電力傳輸網(wǎng)絡(luò)中部署的多個(gè)傳感器，實(shí)時(shí)采集電力傳輸數(shù)據(jù)；將各傳感器采集的電力傳輸數(shù)據(jù)輸入至預(yù)訓(xùn)練完成的人工智能模型中依次進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別，以分析新能源電力傳輸網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài)，得到分析結(jié)果；根據(jù)分析結(jié)果，對(duì)預(yù)訓(xùn)練完成的人工智能模型的模型參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整；對(duì)動(dòng)態(tài)調(diào)整后的人工智能模型進(jìn)行多輪優(yōu)化，直至最新的人工智能模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的驗(yàn)證結(jié)果達(dá)到最優(yōu)，利用對(duì)應(yīng)最新的人工智能模型進(jìn)行新能源電力傳輸網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài)分析。實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)電力傳輸系統(tǒng)狀態(tài)的目的。

本發(fā)明授權(quán)基于人工智能算法的新能源電力傳輸狀態(tài)監(jiān)控方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能算法的新能源電力傳輸狀態(tài)監(jiān)控方法，其特征在于，包括： 通過(guò)新能源電力傳輸網(wǎng)絡(luò)中預(yù)先部署的多個(gè)傳感器，實(shí)時(shí)采集電力傳輸數(shù)據(jù)； 將各傳感器采集的電力傳輸數(shù)據(jù)輸入至預(yù)訓(xùn)練完成的人工智能模型中依次進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別，以分析新能源電力傳輸網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài)，得到分析結(jié)果； 根據(jù)所述分析結(jié)果，對(duì)預(yù)訓(xùn)練完成的人工智能模型的模型參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整； 對(duì)動(dòng)態(tài)調(diào)整后的人工智能模型進(jìn)行多輪優(yōu)化，直至最新的人工智能模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的驗(yàn)證結(jié)果達(dá)到最優(yōu)，利用對(duì)應(yīng)最新的人工智能模型進(jìn)行新能源電力傳輸網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài)分析； 所述將各傳感器采集的電力傳輸數(shù)據(jù)輸入至預(yù)訓(xùn)練完成的人工智能模型中依次進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別，包括： 基于電力傳輸數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性信息，調(diào)整預(yù)訓(xùn)練完成的人工智能模型的輸入層參數(shù)； 利用輸入層參數(shù)調(diào)整后的人工智能模型提取電力傳輸數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征； 對(duì)提取出的電力傳輸數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征進(jìn)行分類與識(shí)別； 所述電力傳輸數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性信息包括電力傳輸數(shù)據(jù)的平均值μ和方差σ2； 所述基于電力傳輸數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性信息，調(diào)整預(yù)訓(xùn)練完成的人工智能模型的輸入層參數(shù)，包括： 計(jì)算電力傳輸數(shù)據(jù)的平均值μ和方差σ2； 當(dāng)電力傳輸數(shù)據(jù)的方差σ2大于預(yù)設(shè)方差閾值T時(shí)，調(diào)整人工智能模型的各輸入層的權(quán)重參數(shù)； 基于調(diào)整后的人工智能模型的各輸入層的權(quán)重參數(shù)，重新計(jì)算人工智能模型的輸入特征向量； 將重新計(jì)算后的人工智能模型的輸入特征向量輸入至人工智能模型中，確定調(diào)整后的人工智能模型的輸入層參數(shù)。

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