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龙图腾网获悉西安广林聚智企业管理咨询合伙企业(有限合伙)申请的专利一种虚拟电厂用的智能化监控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：CN118508607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202410561580.5，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种虚拟电厂用的智能化监控系统是由耿庆庆;聂琳;张云飞;李军;常琼林;刘同海;诸文智;朱永灿;杨蒙设计研发完成，并于2024-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种虚拟电厂用的智能化监控系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能化监控技术领域，公开了一种虚拟电厂用的智能化监控系统，解析模块用于获取虚拟电厂中的原始数据，并对原始数据进行过滤，得到待监控数据，标识模块用于根据待监控数据的特征数据与预设安全库中的特征数据生成可能安全标识信息或危险标识信息，监控模块用于获取携带有可能安全标识信息的待监控数据的属性信息，根据属性信息值计算待监控数据的异常值，预警模块用于根据异常值对待监控数据生成不同的预警条件，发出不同的预警信号，本发明解决了无法对虚拟电厂中的数据进行智能化监控的技术问题，提高了数据监控的效率和可靠性，及时掌握数据质量并在监控出异常时发出预警，对于电力储能和电力调度具有重要意义。

本发明授权一种虚拟电厂用的智能化监控系统在权利要求书中公布了：1.一种虚拟电厂用的智能化监控系统，其特征在于，包括： 解析模块，用于获取虚拟电厂中生成的原始数据，并按照预设的过滤规则，对所述原始数据进行过滤，得到待监控数据； 标识模块，用于获取所述待监控数据的特征数据，根据所述待监控数据的特征数据与预设安全库中的特征数据进行特征匹配，并根据匹配结果对所述待监控数据生成可能安全标识信息或危险标识信息； 监控模块，用于获取携带有可能安全标识信息的待监控数据的属性信息，采集每个属性信息对应的属性信息值，并根据每个属性信息对应的属性信息值计算所述待监控数据的异常值； 预警模块，用于基于所述待监控数据的异常值对所述待监控数据生成不同的预警条件，并根据不同的预警条件发出不同的预警信号； 所述监控模块在根据每个属性信息对应的属性信息值计算所述待监控数据的异常值时，包括： 所述监控模块用于对每个属性信息对应的属性信息值进行标准化处理，并得到每个属性信息值对应的属性标准值； 所述监控模块用于根据每个属性信息值对应的属性标准值计算所述待监控数据的异常值； 所述监控模块对每个属性信息对应的属性信息值进行标准化处理时，包括： 所述监控模块用于对每个属性信息对应的属性信息值进行数值比较，并确定一个最大值max和一个最小值min； 所述监控模块用于根据所述最大值max和所述最小值min对每个属性信息对应的属性信息值进行标准化处理； 所述监控模块根据所述最大值max和所述最小值min对每个属性信息对应的属性信息值进行标准化处理时，包括： 根据所述最大值max和所述最小值min计算属性信息值的属性信息影响值max-min2； 基于所述属性信息影响值max-min2设定属性信息值的标准化转换系数，并根据所述标准化转换系数对每个属性信息对应的属性信息值进行标准化处理； 预先设定属性信息影响值矩阵B，设定BB1，B2，B3，B4，其中，B1为第一预设属性信息影响值，B2为第二预设属性信息影响值，B3为第三预设属性信息影响值，B4为第四预设属性信息影响值，且B1＜B2＜B3＜B4； 预设标准化转换系数矩阵C，设定CC1，C2，C3，C4，C5，其中，C1为第一预设标准化转换系数，C2为第二预设标准化转换系数，C3为第三预设标准化转换系数，C4为第四预设标准化转换系数，C5为第五预设标准化转换系数，且C1＜C2＜C3＜C4＜C5； 根据所述属性信息影响值max-min2与各预设属性信息影响值之间的关系设定属性信息值的标准化转换系数： 当max-min2＜B1时，选定所述第一预设标准化转换系数C1作为属性信息值的标准化转换系数； 当B1≤max-min2＜B2时，选定所述第二预设标准化转换系数C2作为属性信息值的标准化转换系数； 当B2≤max-min2＜B3时，选定所述第三预设标准化转换系数C3作为属性信息值的标准化转换系数； 当B3≤max-min2＜B4时，选定所述第四预设标准化转换系数C4作为属性信息值的标准化转换系数； 当B4≤max-min2时，选定所述第五预设标准化转换系数C5作为属性信息值的标准化转换系数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安广林聚智企业管理咨询合伙企业(有限合伙)，其通讯地址为：710000 陕西省西安市高新区丈八北路天朗蓝湖树1幢22902室–X590；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。