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龙图腾网获悉深圳市塔洛思技术有限公司申请的专利基于过流过压检测的电子设备浪涌防护控制方法及系统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：CN119944591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510442875.5，技术领域涉及：H02H9/02；该发明授权基于过流过压检测的电子设备浪涌防护控制方法及系统是由易琛军;陈君设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于过流过压检测的电子设备浪涌防护控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及浪涌防护的技术领域，公开了基于过流过压检测的电子设备浪涌防护控制方法及系统。首先在获取初始电子设备电流电压数据集合，训练得到初始双向长短期记忆神经网络模型，并建立误差函数；其次，将误差函数作为适应度函数，使用改进的雪消融优化算法对初始双向长短期记忆神经网络模型中的参数进行优化，构建最终双向长短期记忆神经网络模型；输入初始电子设备电流电压数据集合，得到电子设备过流过压数据集合，再进行数据修正；最后，设定安全阈值，通过比较得到电子设备浪涌防护结果，实现电子设备浪涌防护控制。本发明通过对电子设备电流电压数据进行处理分析，实现电子设备浪涌防护控制的目的，方法客观准确。

本发明授权基于过流过压检测的电子设备浪涌防护控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于过流过压检测的电子设备浪涌防护控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取电子设备的电流电压，得到初始电子设备电流电压数据集合，训练得到初始双向长短期记忆神经网络模型和电流电压误差集合，根据所述电流电压误差集合建立误差函数； S2、将所述误差函数作为适应度函数，对所述初始双向长短期记忆神经网络模型中的参数进行优化，得到优化后的参数，使用所述优化后的参数构建得到最终双向长短期记忆神经网络模型； S3、输入所述初始电子设备电流电压数据集合，输出电流电压异常识别结果，得到电子设备过流过压数据集合，再进行数据修正，得到电子设备浪涌数据集合； S4、根据所述电子设备浪涌数据集合动态设定安全阈值，通过比较安全阈值，得到电子设备浪涌防护结果，再加入电子设备电路保护设备，实现电子设备浪涌防护控制； 所述S1包括如下步骤： S11、采集电子设备的电流电压，得到电子设备电流数据和电子设备电压数据，并记录数据采集时间，得到采集时间序列，组成初始电子设备电流电压数据集合； S12、训练双向长短期记忆神经网络，得到初始双向长短期记忆神经网络模型和电流电压误差集合； S13、根据所述电流电压误差集合得到电流误差函数和电压误差函数， 将所述电流误差函数和电压误差函数的均值作为误差函数； 所述S12包括如下步骤： S121、设定双向长短期记忆神经网络包含正向长短期记忆神经网络和反向长短期记忆神经网络，将待测数据集合按照时间序列划分，输入到双向长短期记忆神经网络中，通过设置正向权重和偏置以及反向权重和偏置，分别输出正向长短期记忆神经网络输出值和反向长短期记忆神经网络输出值，并将输出值进行合并，得到双向长短期记忆神经网络的输出值； S122、重新获取得到新的电子设备电流电压数据集合，将所述新的电子设备电流电压数据集合视为样本数据集合，对所述样本数据集合，设定采集时间点，将采集时间点和采集时间点对应的电子设备电流数据和电子设备电压数据，输入到双向长短期记忆神经网络中，输出采集时间点对应的电子设备电流输出值和电子设备电压输出值，并计算采集时间点的电流电压误差；不断输入样本数据集合，直至双向长短期记忆神经网络收敛，得到初始双向长短期记忆神经网络模型和电流电压误差集合； 所述S2包括如下步骤： S21、所述初始双向长短期记忆神经网络模型在迭代过程中，将所述误差函数作为适应度函数，使用改进的雪消融优化算法对初始双向长短期记忆神经网络模型中的参数进行优化，所述参数即权重，得到优化后的参数； S22、所述初始双向长短期记忆神经网络模型在迭代过程中，按照改进的雪消融优化算法优化过程，将所述优化后的参数作为初始双向长短期记忆神经网络模型的权重，构建得到最终双向长短期记忆神经网络模型。

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