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龍圖騰網獲悉榜威電子科技(上海)有限公司申請的專利一種基于數據分析的照明系統故障診斷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：CN120456394B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510954872.X，技術領域涉及：H05B47/20；該發明授權一種基于數據分析的照明系統故障診斷方法是由張軍君設計研發完成，并于2025-07-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于數據分析的照明系統故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于數據分析的照明系統故障診斷方法，具體涉及智能照明領域，包括數據采集、處理、分析、判斷及反饋等步驟。該方法首先通過環境傳感器、燈具設備傳感器和用戶交互設備采集數據，經邊緣網關進行協議轉換，再利用Python程序清洗數據并通過Java程序映射至標準化元模型，接著運用線性回歸模型預測照明需求，通過隨機森林模型評估設備狀態，得到功率預測值和健康概率預測值，然后根據功率預測值和健康概率預測值進行照明優化和故障判斷，當預測功率低于實際功率超10%時調節燈具，設備健康概率≥0.6時觸發預警。最后通過MQTT協議發送指令，自動調節燈具并通知運維人員，實現高效故障診斷與節能優化。

本發明授權一種基于數據分析的照明系統故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于數據分析的照明系統故障診斷方法，其特征在于，包括： S1：數據采集：在智能照明網絡各節點部署特定傳感器和采集設備采集照明系統數據； 所述傳感器和采集設備包括環境傳感器、燈具設備傳感器以及用戶交互設備； S2:數據處理：對步驟S1中采集的數據進行協議轉換，并對轉換后的數據進行數據清洗和格式統一； S3：數據分析：對處理后的數據進行數據聚合，并構建照明需求預測模型和設備狀態評估模型，計算得到照明設備功率預測值和健康概率預測值； 所述數據聚合的方法如下：運用時間窗口聚合方法，以5分鐘為時間窗口對處理后的數據進行聚合，在服務器端，利用InfluxDB時間序列數據庫的聚合功能完成操作； 所述照明需求預測模型的構建方法如下： 構建線性回歸模型，以歷史光照強度數據、量化后的時間數據即一天24小時對應0-23數值、經外部API獲取并量化的天氣數據為自變量，對應時間的照明設備功率為因變量，建立線性回歸方程，在Python環境中，使用Scikit-learn庫的LinearRegression模型進行建模，首先，從數據庫中讀取歷史數據，將光照強度、時間、天氣數據進行相應處理后作為特征數據，照明設備功率作為目標數據，對時間數據進行編碼，然后，利用LinearRegression模型的fit方法，通過最小二乘法求解回歸系數，依據當前及預測的自變量數據預測照明設備功率； 所述設備狀態評估模型的構建方法如下： 取燈具電壓、電流、功率、工作時長作為核心特征變量，同時采集環境溫度、濕度，對原始數據進行標準化處理，采用Z-score標準化公式：，其中μ為特征均值，σ為標準差，使數據分布歸一化，提升模型收斂速度，針對缺失值，采用多重填補法，通過鏈式方程迭代估計缺失數據； 構建隨機森林模型時，設置超參數：樹的數量n_estimators=100，最大深度max_depth=15，分裂特征選擇方式采用基尼指數，在每次節點分裂時，隨機抽取sqrtn_features個特征進行最優劃分； 采用5折交叉驗證評估模型泛化能力，計算均方誤差、平均絕對誤差作為性能指標，引入特征重要性排序，通過計算每個特征在所有樹中對節點不純度減少的累計貢獻，剔除冗余特征： 部署邊緣計算節點，以100ms為采樣間隔實時采集電壓、電流、功率數據，通過窗口大小5分鐘的滑動窗口算法計算數據均值、方差，增強數據穩定性； 模型輸出原始預測值后，結合預設的電壓正常范圍[210V,230V]、電流正常范圍[0.1A,0.3A]進行約束： 若預測值超出正常范圍，直接判定為異常； 若在正常范圍，則利用Sigmoid函數：將預測結果映射到0-1區間，其中，x為預測值與正常范圍邊界的距離加權值，通過調整權重系數優化映射效果； 以0.6為故障閾值評估設備運行狀態： 當健康概率≥0.6時，判定設備存在故障風險，觸發預警機制，低于閾值則標記為正常運行，同時記錄狀態變化趨勢； S4：結果判斷：根據步驟S3中獲得的照明設備功率預測值和健康概率預測值進行照明優化判斷和設備故障判斷； S5：結果反饋：將步驟S4中判斷生成的指令發送至智能照明網絡，根據指令自動調節燈具并通知運維人員進行處理。

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