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龙图腾网获悉深圳市三江电气有限公司申请的专利基于大数据的建筑电气安全风险智能诊断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：CN120046007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510518162.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于大数据的建筑电气安全风险智能诊断方法及系统是由周永明设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的建筑电气安全风险智能诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及建筑电气安全技术领域，公开了一种基于大数据的建筑电气安全风险智能诊断方法及系统，实时采集建筑电气系统的运行工况数据；对采集的运行工况数据进行清洗，以去除噪声，对去噪后的运行工况数据进行归一化处理，得到预处理后的数据；对预处理后的数据进行特征提取，提取时域特征和频域特征，通过小波变换得到不同尺度下能量分布，捕捉电气信号异常，得到多维电气特征数据；将所述多维电气特征数据输入智能诊断模型中，通过智能诊断模型诊断建筑电气安全状态，输出安全诊断结果；根据所述安全诊断结果确定建筑电气安全风险等级，并基于所述安全风险等级发送对应的预警信息；本发明精准、实时识别建筑电气安全隐患，保障建筑用电安全。

本发明授权基于大数据的建筑电气安全风险智能诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的建筑电气安全风险智能诊断方法，其特征在于，所述基于大数据的建筑电气安全风险智能诊断方法包括以下步骤： 通过参数原始数据、运行状态信息和电能质量指标数据得到建筑电气系统的运行工况数据； 对采集的运行工况数据进行清洗和归一化处理，以得到预处理后的数据； 将预处理后的数据按时间顺序排列，得到数据序列； 获取数据序列的有效值和峰值，基于有效值与峰值之比得到峰值因数，利用相邻电压值的差值的标准差得到电压波动标准差，并基于峰值因数和电压波动标准差得到时域特征； 将数据序列的时域特征转换为频域特征后，根据基波频率确定各次谐波的频率位置，并提取对应频率位置的幅值，统计各次谐波幅值占基波幅值的比例，得到谐波频谱分布； 通过小波变换对数据序列进行多尺度分解，得到不同尺度下的能量分布，并捕捉电气信号中的异常波动，将时域特征、频域特征以及不同尺度下的能量分布进行整合得到多维电气特征数据； 将所述多维电气特征数据输入智能诊断模型中，通过智能诊断模型诊断建筑电气安全状态，输出安全诊断结果； 根据所述安全诊断结果确定建筑电气安全风险等级，并基于所述安全风险等级发送对应的预警信息； 所述智能诊断模型基于DNN网络和LSTM网络构建，具体包括： 对收集到的不同工况下的运行状态数据进行特征筛选； 先对特征筛选后的运行状态数据使用结合小波变换与对抗生成网络的自适应降噪方式进行降噪处理，然后对降噪处理后的数据采用注意力机制进行动态调整权重，并利用处理后的数据得到训练集； 将训练集输入DNN网络中进行训练，在DNN网络引入自注意力机制； 将DNN网络的输出作为LSTM网络的输入，LSTM网络引入Peephole连接和Zoneout正则化，其中，Peephole连接为对遗忘门、输入门和输出门添加用于接收细胞状态的信息的连接； 采用可微分门控机制，融合DNN网络和LSTM网络输出的特征； 在待优化模型的超参数空间中随机初始化一定数量的粒子； 比较所有粒子的历史最优位置的目标函数值，选择目标函数值最优的位置作为全局最优位置； 全局最优位置所代表的超参数组合即为四维优化目标函数的最优解，使用最优超参数组合构建智能诊断模型。

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