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龙图腾网恭喜丰田自动车株式会社;清华大学申请的专利对能源微网进行故障诊断的方法、装置和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114638275B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011480825.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权对能源微网进行故障诊断的方法、装置和存储介质是由梁宏;曹军威;明阳阳设计研发完成，并于2020-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本对能源微网进行故障诊断的方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本公开公开了对能源微网进行故障诊断的方法、装置和存储介质。该方法包括：获取能源微网的数据；基于所获取的能源微网的数据，利用学习网络进行故障诊断，所述学习网络是通过如下训练步骤来进行训练的，在获取第一训练样本数据集之后：从第一训练样本数据集中按照预定概率分布随机选取部分样本数据；基于所述部分样本数据，确定损失函数相对于所述学习网络的参数的第一局部梯度；基于所述第一局部梯度，还原得到对于所述第一训练样本数据集损失函数相对于所述学习网络的参数的第一全梯度；基于所述第一全梯度，来更新所述学习网络的参数。

本发明授权对能源微网进行故障诊断的方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种对能源微网进行故障诊断的方法，其特征在于包括： 获取能源微网的数据； 基于所获取的能源微网的数据，利用学习网络进行故障诊断，所述学习网络是通过如下训练步骤来进行训练的： 从第一训练样本数据集中按照预定概率分布随机选取部分样本数据，其中各个样本数据包括能源微网的数据及对应的故障诊断结果； 基于所述部分样本数据，确定损失函数相对于所述学习网络的参数的第一局部梯度； 基于所述第一局部梯度，还原得到所述第一训练样本数据集的损失函数相对于所述学习网络的参数的第一全梯度； 基于所述第一全梯度，来更新所述学习网络的参数； 训练步骤还包括： 获取第二训练样本数据集，其中各个样本数据包括能源微网的数据及对应的故障诊断结果； 基于所述第二训练样本数据集，确定损失函数相对于所述学习网络的参数的第二全梯度； 对所述第二全梯度进行稀疏变换，使其分解为稀疏变换矩阵和第二全梯度系数； 其中，基于所述第一局部梯度，还原得到所述第一训练样本数据集的损失函数相对于所述学习网络的参数的第一全梯度进一步包括： 在通过预定的信息矩阵和所述稀疏变换矩阵对第一全梯度系数处理后所得的向量与第一局部梯度的差异的第二范数小于阈值的情况下，使得所述第一全梯度系数的第一范数最小化，来确定所述第一全梯度系数，其中，所述预定的信息矩阵根据所述预定概率分布来生成； 基于所述第一全梯度系数，利用所述稀疏变换矩阵来确定所述第一全梯度。

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