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龍圖騰網(wǎng)恭喜江西貴興智能電氣有限公司申請(qǐng)的專利一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電力設(shè)備控制方法及系統(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：CN119356425B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25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：202411906975.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D23/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電力設(shè)備控制方法及系統(tǒng)是由吳桂興;徐華樟;張煜祥設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電力設(shè)備控制方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電力設(shè)備控制方法及系統(tǒng)，涉及電力設(shè)備運(yùn)維技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：獲取歷史設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)并取出多組溫度調(diào)節(jié)參考數(shù)據(jù)，提取出多項(xiàng)參數(shù)的溫度調(diào)節(jié)特征值和特征變化值并計(jì)算得到每項(xiàng)參數(shù)的溫度調(diào)節(jié)相關(guān)性因子；確定多個(gè)目標(biāo)參數(shù)并從多組溫度調(diào)節(jié)參考數(shù)據(jù)中提取出訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練得到溫度調(diào)節(jié)分析模型；采集目標(biāo)變壓器的目標(biāo)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)并提取出多項(xiàng)目標(biāo)參數(shù)的第一目標(biāo)特征值和每個(gè)第一目標(biāo)特征值的變化參數(shù)，計(jì)算得到多個(gè)第二目標(biāo)特征值，通過溫度調(diào)節(jié)分析模型生成目標(biāo)評(píng)分；在目標(biāo)評(píng)分大于預(yù)設(shè)預(yù)警閾值時(shí)基于預(yù)設(shè)溫度調(diào)節(jié)方式對(duì)目標(biāo)變壓器進(jìn)行溫度調(diào)節(jié)。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了提升變壓器在復(fù)雜運(yùn)行環(huán)境下運(yùn)行的穩(wěn)定性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電力設(shè)備控制方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電力設(shè)備控制方法，其特征在于，包括：獲取基于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集到的目標(biāo)變壓器的歷史設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)目標(biāo)變壓器的歷史溫度調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)從歷史設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)中提取出多組溫度調(diào)節(jié)參考數(shù)據(jù)；提取出每組溫度調(diào)節(jié)參考數(shù)據(jù)中多項(xiàng)參數(shù)的溫度調(diào)節(jié)特征值和特征變化值，根據(jù)溫度調(diào)節(jié)特征值和特征變化值計(jì)算得到每組溫度調(diào)節(jié)參考數(shù)據(jù)中每項(xiàng)參數(shù)的溫度調(diào)節(jié)相關(guān)性因子；根據(jù)每項(xiàng)參數(shù)的多個(gè)溫度調(diào)節(jié)相關(guān)性因子確定多個(gè)目標(biāo)參數(shù)，根據(jù)多個(gè)目標(biāo)參數(shù)從多組溫度調(diào)節(jié)參考數(shù)據(jù)中提取出訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到溫度調(diào)節(jié)分析模型并確定預(yù)設(shè)預(yù)警閾值；基于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集目標(biāo)變壓器的目標(biāo)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，提取出目標(biāo)設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)中多項(xiàng)目標(biāo)參數(shù)的第一目標(biāo)特征值和每個(gè)第一目標(biāo)特征值的變化參數(shù)；基于預(yù)設(shè)溫度預(yù)警時(shí)長(zhǎng)和變化參數(shù)計(jì)算得到每個(gè)第一目標(biāo)特征值對(duì)應(yīng)的第二目標(biāo)特征值，將第二目標(biāo)特征值輸入到溫度調(diào)節(jié)分析模型中生成目標(biāo)評(píng)分；判斷目標(biāo)評(píng)分是否大于預(yù)設(shè)預(yù)警閾值，若是則基于預(yù)設(shè)溫度調(diào)節(jié)方式對(duì)目標(biāo)變壓器進(jìn)行溫度調(diào)節(jié)；對(duì)于溫度調(diào)節(jié)分析模型，還包括：溫度調(diào)節(jié)分析模型基于如下形式構(gòu)建： 式中，為溫度調(diào)節(jié)分析模型輸出的綜合評(píng)分，為多個(gè)輸入特征，為需要訓(xùn)練的多個(gè)權(quán)重，為目標(biāo)參數(shù)的數(shù)量；溫度調(diào)節(jié)分析模型的損失函數(shù)為： 式中，為評(píng)分閾值，為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中未進(jìn)行溫度調(diào)節(jié)狀態(tài)下第組數(shù)據(jù)的綜合評(píng)分，為已進(jìn)行溫度調(diào)節(jié)狀態(tài)下第組數(shù)據(jù)的綜合評(píng)分，、為損失調(diào)節(jié)系數(shù)；溫度調(diào)節(jié)分析模型訓(xùn)練過程中，對(duì)溫度調(diào)節(jié)分析模型進(jìn)行權(quán)重初始化和評(píng)分閾值初始化后，基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型的訓(xùn)練，采用梯度下降算法優(yōu)化溫度調(diào)節(jié)分析模型的多個(gè)權(quán)重，進(jìn)行多次迭代至達(dá)到預(yù)設(shè)收斂目標(biāo)后完成對(duì)溫度調(diào)節(jié)分析模型的訓(xùn)練；根據(jù)每項(xiàng)參數(shù)的多個(gè)溫度調(diào)節(jié)相關(guān)性因子確定多個(gè)目標(biāo)參數(shù)，根據(jù)多個(gè)目標(biāo)參數(shù)從多組溫度調(diào)節(jié)參考數(shù)據(jù)中提取出訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，包括：計(jì)算每項(xiàng)參數(shù)在多組溫度調(diào)節(jié)參考數(shù)據(jù)中分別對(duì)應(yīng)的溫度調(diào)節(jié)相關(guān)性因子的均值，基于預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)閾值篩選出多項(xiàng)溫度調(diào)節(jié)相關(guān)性因子的均值大于預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)閾值的參數(shù)記為目標(biāo)參數(shù)；提取出每項(xiàng)目標(biāo)參數(shù)在溫度調(diào)節(jié)參考數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)的第一參考數(shù)據(jù)，對(duì)多組第一參考數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分割得到多組第二參考數(shù)據(jù)，提取不包含溫度調(diào)節(jié)行為的多組第二參考數(shù)據(jù)中每項(xiàng)目標(biāo)參數(shù)的均值，得到目標(biāo)參數(shù)在未進(jìn)行溫度調(diào)節(jié)狀態(tài)下的多個(gè)輸入特征，提取包含溫度調(diào)節(jié)行為的第二參考數(shù)據(jù)中溫度調(diào)節(jié)行為對(duì)應(yīng)時(shí)刻下每項(xiàng)目標(biāo)參數(shù)的實(shí)際值，得到目標(biāo)參數(shù)在已進(jìn)行溫度調(diào)節(jié)狀態(tài)下的多個(gè)輸入特征，構(gòu)建得到包含目標(biāo)參數(shù)在未進(jìn)行溫度調(diào)節(jié)狀態(tài)下的多個(gè)輸入特征和在已進(jìn)行溫度調(diào)節(jié)狀態(tài)下的多個(gè)輸入特征的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

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