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龍圖騰網獲悉深圳市周勵電子科技有限公司申請的專利一種基于人工智能的低功耗電源監控方法及系統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：CN116345677B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01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：202310134775.7，技術領域涉及：H02J13/00；該發明授權一種基于人工智能的低功耗電源監控方法及系統是由張駿;徐志剛設計研發完成，并于2023-02-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的低功耗電源監控方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于人工智能的低功耗電源監控，包括步驟S1：獲取電源電路傳感器數據形成端口參數集合X；步驟S2：將分段線性插值函數嵌入卷積神經網絡結構中；步驟S3：對歷史端口參數集合X及對應歷史解決方案進行訓練，得到電源自調節模型，所述電源自調節模型中包括與蓄電池單體數量相同多個深度神經網絡；步驟S4：通過訓練確定不同蓄電池單體位置的權重，得到最終電源自調節模型；步驟S5：電源自調節模型根據電路實時參數實時通過通信電路傳輸至顯示屏，顯示異常位置并給出解決方案。本發明電源自調節模型包括與蓄電池單體數量相同多個深度神經網絡的設置，大大增強了電源監控的準確性，增強用戶體驗。

本發明授權一種基于人工智能的低功耗電源監控方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的低功耗電源監控方法，其特征在于，包括步驟S1：獲取電源電路傳感器數據，包括蓄電池總電壓、蓄電池單體電壓、蓄電池單體溫度、直流配電分路電壓、直流配電分路電流、整流器三相輸入電壓、整流器三相輸入電流、交流配電三相電壓、交流配電三相電流形成端口參數集合X；步驟S2：將分段線性插值函數嵌入卷積神經網絡結構中生成自調節模型；步驟S3：對歷史端口參數集合X及對應歷史解決方案進行訓練，得到電源自調節模型，所述電源自調節模型中包括與蓄電池單體數量相同多個深度神經網絡；步驟S4：通過訓練確定不同蓄電池單體位置的權重，得到最終電源自調節模型；步驟S5：電源自調節模型根據電路實時參數實時通過通信電路傳輸至顯示屏，顯示異常位置并給出解決方案，進而對不同蓄電池單體采集數據進行實時調節；不同蓄電池單體位置的權重通過下面步驟獲得：蓄電池單體單獨工作或所有蓄電池單體同時工作時對電源參與的影響值進行訓練，設置影響值矩陣S，Si,j表示蓄電池單體i與蓄電池j同等變化下電源測量數據Xi與Xj之間的差別值，差別值表示為Si,j＝-||Xi-Xj||2，則S為a×a的矩陣，Sd,d表示同一單體，在不同電源環境下的差別值；最大迭代次數Kmax，得出蓄電池單體位置的權重，為δ＝[δ1,δ2,...,δa]；所述將分段線性插值函數嵌入卷積神經網絡結構中生成自調節模型，同時刪除殘差網絡的全局池化層，將最后一層全連接層修改為卷積核大小為3*3、通道數為D的卷積層，將分段線性插值函數的輸出連接全局池化層，生成自調節模型；所述分段線性插值函數用于對傳感器參數進行自校準。

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