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龙图腾网获悉中建五局(四川)建设发展有限公司申请的专利基于人工智能的临建区电力管理优化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：CN120069484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510542805.7，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于人工智能的临建区电力管理优化方法及系统是由周鑫;邵弈铭;伍建平;钟硕;陶雄;谭力铭;黄书舟设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的临建区电力管理优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的临建区电力管理优化方法及系统，通过集成设备能耗管理、电力负载管理和供电路径优化模块，实现了全局电力管理的智能优化。本发明涉及临建区电力管理技术领域，具体是指基于人工智能的临建区电力管理优化方法及系统，设备能效管理采用改进的动态功耗建模方法，结合瞬态特征和混合模型，精确识别高耗能设备并提高能效评估精度；电力负载管理则利用改进加权聚类和多供电节点智能体强化学习技术，优化负载分配，增强系统自适应能力；供电路径优化通过结合拓扑图结构和Dijkstra算法，实现供电路径的动态调整，减少线路损失，确保供电稳定。

本发明授权基于人工智能的临建区电力管理优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的临建区电力管理优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：数据调度，得到临建区电力管理优化数据集； 步骤S2：设备能耗管理，采用结合混合模型和瞬态特征改进的动态功耗建模方法，进行设备能耗管理，得到设备能效评估数据，包括以下步骤：步骤S21：增强预处理；步骤S22：设备特征混合提取，通过构建混合卷积长短期模型，并构建改进瞬态特征损失函数，进行设备特征混合提取；步骤S23：动态功耗建模；步骤S24：改进设备异常检测，通过特征重构和异常评分计算，进行改进设备异常检测，并通过构建阈值触发机制进行异常标记；步骤S25：能效评分计算；步骤S26：设备能耗管理； 所述改进瞬态特征损失函数的计算公式为： 式中，是改进瞬态特征损失函数，max·是求最大值函数，fxa是锚样本特征向量，用于表示需要识别的目标设备在当前时刻的特征表示，fxp是正样本特征向量，用于表示与锚样本同类的设备在不同时段的特征表示，fxn是负样本特征向量，用于表示与锚样本不同类设备的特征表示，||·||2是L2范数计算符，α是间隔参数，λ是瞬态特征权重系数，整体是瞬态特征的变化率； 步骤S3：电力负载管理，采用改进加权聚类的多供电节点智能体强化学习方法，进行电力负载管理，得到电力负载分配方案参考数据，包括以下步骤：步骤S31：输入数据建模；步骤S32：负载改进加权聚类，具体为依据所述临建区电力管理优化数据集和所述状态空间参数数据，进行特征向量重构，得到设备重构特征向量数据，并通过改进加权计算，进行聚类中心计算，并结合肘部法进行动态聚类调整，得到负载聚类数据；步骤S33：多智能体强化学习，定义主电网智能体、发电机智能体和储能智能体，并通过定义动作空间参数和电力负载改进奖励函数，进行多智能体强化学习；步骤S34：负载优先级动态调整；步骤S35：电力负载管理； 所述电力负载改进奖励函数的计算公式为： 式中，rt是电力负载改进奖励函数，是关键负载供电指示函数，用于表示供电稳定性奖励，IC是关键负载供电判断标识符，Fdieselt是发电机燃料量数据，用于表示燃料消耗奖励，SOCt是储能状态数据，用于表示储能平衡奖励； 步骤S4：供电路径优化，采用结合标准拓扑图结构供电路径重建的优化算法，进行供电路径优化，得到最优供电路径参考数据； 步骤S5：临建区电力管理，得到临建区电力综合管理参考数据。

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中建五局(四川)建设发展有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市东部新区三岔街道公园大道2568号西部金融创新中心1期4-3-2；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”。