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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳市晨旭通科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利POE電源的自適應(yīng)供電方法、裝置及設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)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：CN119739030B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510256196.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B11/42；該發(fā)明授權(quán)POE電源的自適應(yīng)供電方法、裝置及設(shè)備是由樊敬波;王柱;邱振海;余超設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本POE電源的自適應(yīng)供電方法、裝置及設(shè)備在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種POE電源的自適應(yīng)供電方法、裝置及設(shè)備。該方法：采集POE供電系統(tǒng)各端口的第一電壓電流數(shù)據(jù)，建立初始動(dòng)態(tài)負(fù)載模型；輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高斯過(guò)程分析器進(jìn)行貝葉斯推理訓(xùn)練，得到模型參數(shù)，并基于所述模型參數(shù)計(jì)算下一時(shí)刻的電壓預(yù)測(cè)值；構(gòu)建n個(gè)線性狀態(tài)模型，并輸入交互式多模型分析器，得到當(dāng)前最優(yōu)運(yùn)行模型；對(duì)PD控制器的輸出控制量進(jìn)行傅里葉級(jí)數(shù)展開(kāi)，得到傅里葉系數(shù)集合；進(jìn)行機(jī)會(huì)約束優(yōu)化計(jì)算，通過(guò)求解優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)得到最優(yōu)控制序列；輸出控制信號(hào)至所述POE供電系統(tǒng)的供電單元，進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，得到目標(biāo)動(dòng)態(tài)負(fù)載模型。本發(fā)明能夠?qū)崟r(shí)更新動(dòng)態(tài)負(fù)載模型，保證了供電控制的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。

本發(fā)明授權(quán)POE電源的自適應(yīng)供電方法、裝置及設(shè)備在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種POE電源的自適應(yīng)供電方法，其特征在于，包括以下步驟：采集POE供電系統(tǒng)各端口的第一電壓電流數(shù)據(jù)，計(jì)算得到實(shí)時(shí)功率值，同時(shí)建立包含功率變化曲線和負(fù)載特征的初始動(dòng)態(tài)負(fù)載模型；具體包括：對(duì)所述POE供電系統(tǒng)的各端口設(shè)置采樣時(shí)間間隔，在每個(gè)采樣時(shí)間點(diǎn)采集端口電壓值和電流值，得到原始采樣數(shù)據(jù)集，并基于所述原始采樣數(shù)據(jù)集中的電壓值和電流值進(jìn)行乘積運(yùn)算，得到各端口的實(shí)時(shí)功率值；按照時(shí)間序列對(duì)所述實(shí)時(shí)功率值進(jìn)行排序并存儲(chǔ)，構(gòu)建包含多個(gè)采樣點(diǎn)的功率時(shí)間序列；基于所述功率時(shí)間序列進(jìn)行曲線擬合，得到功率變化曲線系數(shù)矩陣，基于所述原始采樣數(shù)據(jù)集構(gòu)建負(fù)載特征向量，并對(duì)所述負(fù)載特征向量進(jìn)行主成分分析，得到負(fù)載特征矩陣；對(duì)所述功率變化曲線系數(shù)矩陣和所述負(fù)載特征矩陣進(jìn)行動(dòng)態(tài)模型構(gòu)建和狀態(tài)方程建模，得到初始狀態(tài)空間方程組；對(duì)所述初始狀態(tài)空間方程組設(shè)定供電約束條件，得到帶約束的狀態(tài)空間方程組，并將所述帶約束的狀態(tài)空間方程組與實(shí)時(shí)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行在線參數(shù)辨識(shí)，得到初始動(dòng)態(tài)負(fù)載模型；將所述初始動(dòng)態(tài)負(fù)載模型的歷史數(shù)據(jù)序列輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高斯過(guò)程分析器進(jìn)行貝葉斯推理訓(xùn)練，得到模型參數(shù)，并基于所述模型參數(shù)計(jì)算下一時(shí)刻的電壓預(yù)測(cè)值；根據(jù)所述初始動(dòng)態(tài)負(fù)載模型的特征數(shù)據(jù)構(gòu)建n個(gè)線性狀態(tài)模型，并將所述n個(gè)線性狀態(tài)模型輸入交互式多模型分析器，計(jì)算各線性狀態(tài)模型的概率值，得到當(dāng)前最優(yōu)運(yùn)行模型；基于所述電壓預(yù)測(cè)值和所述最優(yōu)運(yùn)行模型，對(duì)PD控制器的輸出控制量進(jìn)行傅里葉級(jí)數(shù)展開(kāi)，得到傅里葉系數(shù)集合；基于所述電壓預(yù)測(cè)值和所述傅里葉系數(shù)集合進(jìn)行機(jī)會(huì)約束優(yōu)化計(jì)算，通過(guò)求解優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)得到最優(yōu)控制序列；基于所述最優(yōu)控制序列輸出控制信號(hào)至所述POE供電系統(tǒng)的供電單元，采集第二電壓電流數(shù)據(jù)并反饋至所述初始動(dòng)態(tài)負(fù)載模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，得到目標(biāo)動(dòng)態(tài)負(fù)載模型。

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