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龍圖騰網(wǎng)恭喜山東思極科技有限公司申請的專利一種儲能電站數(shù)據(jù)采集與傳輸方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119226446B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-20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?zhí)?專利號為：202411754762.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/334；該發(fā)明授權(quán)一種儲能電站數(shù)據(jù)采集與傳輸方法及系統(tǒng)是由張世超;苗德雨;肖英偉;高亞莉;張娜;韓易;王海紅;姚剛;王立設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種儲能電站數(shù)據(jù)采集與傳輸方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及儲能數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種儲能電站數(shù)據(jù)采集與傳輸方法及系統(tǒng)，本發(fā)明通過對各電能存儲單元的原始日志進行標準化和分段文本量化，得到數(shù)字向量序列和文本向量序列；基于文本向量序列對原始日志進行第一次聚類分析，得到各電能存儲單元的特征類別；分析特征類別內(nèi)原始日志的分布特征，得到各電能存儲單元的冗余權(quán)重；分析數(shù)字向量序列之間的相關(guān)性和差異性，并結(jié)合冗余權(quán)重，得到原始日志的異常表現(xiàn)性；根據(jù)異常表現(xiàn)性對原始日志進行第二次聚類分析，得到正常日志集；利用正常日志集訓(xùn)練得到基于關(guān)鍵詞的句子嵌入模型，基于句子嵌入模型對原始日志進行傳輸，可以有效的減少存儲和傳輸?shù)呢撦d壓力，提高傳輸效率。

本發(fā)明授權(quán)一種儲能電站數(shù)據(jù)采集與傳輸方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種儲能電站數(shù)據(jù)采集與傳輸方法，其特征在于，所述方法包括：對儲能電站的各電能存儲單元進行數(shù)據(jù)監(jiān)測，得到原始日志，所述原始日志包括數(shù)字數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)；對所述數(shù)字數(shù)據(jù)進行標準化處理得到數(shù)字向量序列，和對所述文本數(shù)據(jù)進行分段文本量化得到文本向量序列；基于所述文本向量序列，對所述原始日志進行第一次聚類分析，得到各電能存儲單元的特征類別；分析所述特征類別內(nèi)所述原始日志的分布特征，得到各電能存儲單元的冗余權(quán)重；分析所述數(shù)字向量序列之間的相關(guān)性和差異性，并結(jié)合所述冗余權(quán)重，得到所述原始日志的異常表現(xiàn)性；根據(jù)所述異常表現(xiàn)性，對所述原始日志進行第二次聚類分析，得到正常日志集和疑似異常日志集；利用所述正常日志集訓(xùn)練得到基于關(guān)鍵詞的句子嵌入模型，基于所述句子嵌入模型進行監(jiān)測數(shù)據(jù)傳輸；分析所述特征類別內(nèi)所述原始日志的分布特征，得到各電能存儲單元的冗余權(quán)重，包括：獲取各電能存儲單元在其對應(yīng)的特征類別中的原始日志的數(shù)量，以及獲取各電能存儲單元對應(yīng)的特征類別中包含的原始日志的總數(shù)量；計算各電能存儲單元在其對應(yīng)的特征類別中的原始日志的數(shù)量與各電能存儲單元對應(yīng)的特征類別中包含原始日志的總數(shù)量的比值，得到各電能存儲單元的冗余權(quán)重。

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