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龍圖騰網恭喜寧波市一卡通科技有限公司申請的專利一種軌道交通能效平衡動態監測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：CN119648206B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202510173823.2，技術領域涉及：G06Q10/20；該發明授權一種軌道交通能效平衡動態監測方法及系統是由管劍波;徐立斌;毛照平;李浩;毛慧禎;盧一挺;單騰設計研發完成，并于2025-02-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種軌道交通能效平衡動態監測方法及系統在說明書摘要公布了：本申請涉及一種軌道交通能效平衡動態監測方法及系統，涉及軌道交通節能與監測領域，解決了在能耗監測環節，簡單統計分析和基于規則的系統，因閾值和規則固定，難以適應復雜多變的運行環境，容易出現誤判和漏判的問題，其方法包括：根據設備的實際能耗與個性化能效標準閾值的比較結果，確定相應設備是否存在能耗異常；若為是，則結合設備的個性化閾值以及歷史能耗數據，利用已構建的基于故障樹和貝葉斯網絡的綜合能源損耗分析模型，從設備的故障模式出發，結合設備的運行歷史、維護記錄、環境因素，通過貝葉斯網絡推理和動態故障樹分析，定位能源損耗的根源原因，并發送至負責人所持終端。本申請具有如下效果：有效提升了軌道交通能效管理水平。

本發明授權一種軌道交通能效平衡動態監測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種軌道交通能效平衡動態監測方法，其特征在于，包括：獲取各種外部設備的相關數據；將各種外部設備的相關數據輸入至預先構建的模糊聚類分類模型中，輸出各種外部設備的分類結果；依據設備分類結果，根據各種外部設備的實時相關數據，分析是否存在設備狀態發生變化；若為否，則運用生命周期成本分析方法確定各類設備的個性化能效標準閾值；若為是，則以狀態發生變化的設備作為目標設備，運用生命周期成本分析方法確定目標設備的個性化能效標準閾值，作為初始個性化閾值，收集目標設備的各類信息，并收集與目標設備存在協同關系的其他設備的各類信息以及所存在的協同關系數據；將目標設備的初始個性化閾值、目標設備的各類信息、與目標設備存在協同關系的其他設備的各類信息以及所存在的協同關系數據，一并輸入至預先完成訓練的系統協同強化學習閾值調整模型，輸出調整值；基于調整值以及初始個性化閾值，計算確定目標設備的個性化能效標準閾值；根據設備的實際能耗與個性化能效標準閾值的比較結果，確定相應設備是否存在能耗異常；若為是，則結合設備的個性化閾值以及歷史能耗數據，利用已構建的基于故障樹和貝葉斯網絡的綜合能源損耗分析模型，從設備的故障模式出發，結合設備的運行歷史、維護記錄、環境因素，通過貝葉斯網絡推理和動態故障樹分析，定位能源損耗的根源原因，并發送至負責人所持終端；若為否，則不作通知；系統協同強化學習閾值調整模型的構建過程如下：收集軌道交通設備歷史運行數據，涵蓋不同時間段、工況下各設備的運行狀態、能耗數據以及對應的系統能耗情況；對所收集的軌道交通設備歷史運行數據作數據預處理，其中，數據預處理包括數據清洗以及歸一化處理；對系統協同強化學習閾值調整模型作初始化操作，初始操作為隨機為策略網絡和價值網絡的權重矩陣和偏置向量賦值；從初始狀態起，策略網絡依據當前狀態給出動作概率分布，用輪盤賭算法選擇動作應用于模擬環境，記錄狀態、動作、獎勵和下一個狀態信息，收集達到預設數量的記錄形成軌跡集合；運用廣義優勢估計方法，先算TD誤差，再算優勢函數，判斷動作優劣；采用近端策略優化算法中的PPO-Clip目標函數計算策略損失，通過梯度下降調整參數，讓策略損失最小化；使用均方誤差損失函數計算價值損失，通過梯度下降更新參數；運行混合整數線性規劃模型，基于軌道交通系統的物理特性、設備運行約束條件，計算出系統能耗的理論最優解，計算當前系統能耗與理論最優解之間的差距；根據當前系統能耗與理論最優解之間的差距所落入的差距范圍與調整策略的對應關系，確定調整策略；根據所確定的調整策略改變策略網絡輸出的動作概率分布以及獎勵函數；基于調整后的策略網絡動作概率分布和獎勵函數，重新進行模型訓練；在每次訓練周期結束后，使用驗證集數據對模型性能進行評估，當模型在驗證集上達到設定的性能指標后，確定系統協同強化學習閾值調整模型完成訓練；定位能源損耗的根源原因包括：獲取多源數據，多源數據包括設備個性化閾值、歷史能耗、運行歷史、維護記錄以及環境因素；利用歷史能耗數據計算均值與標準差以確定能耗邊界，按多種維度分析歷史能耗，建立能耗正常模式；梳理設備從系統到零部件的故障模式，確定各細分模式發生概率，以能耗超正常邊界預設比例以上為頂事件構建動態故障樹，用邏輯門描述因果關系，再通過定性分析找出所有可能故障路徑，將出現次數超總故障次數預設占比的事件作為高頻故障底事件，并對高頻故障底事件的路徑作為排查方向；把故障樹事件轉化為貝葉斯網絡節點和邊，依據設備歷史故障、行業統計確定先驗概率，將多源數據作為證據輸入，利用貝葉斯定理更新后驗概率，設定概率變化超0.1時認為故障原因可能性顯著增加，以此計算故障概率；融合故障樹的邏輯結構和貝葉斯網絡的故障概率，建立評估矩陣從兩個維度對故障模式打分，篩選綜合得分超預設分值、能耗增加超預設比例的因素作為根源原因。

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