南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司唐建林获国家专利权
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龙图腾网获悉南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司申请的专利一种基于DNN的充电桩故障检测的联邦学习方法和相关装置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：CN118734937B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202410800974.1，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种基于DNN的充电桩故障检测的联邦学习方法和相关装置是由唐建林;林晓明;王宗义;林伟斌;雷一勇;钱斌;张帆设计研发完成，并于2024-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于DNN的充电桩故障检测的联邦学习方法和相关装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于DNN的充电桩故障检测的联邦学习方法和相关装置，包括初始化全局模型；在联邦学习的一个轮次中，将全局模型分发到参与联邦学习的各个充电桩，以便各个充电桩基于本地历史故障参数数据进行本地模型的训练；持续搜集各个充电桩训练好的本地模型等待聚合；搜集完毕后将搜集到的本地模型进行平均聚合，得到新的全局模型；执行联邦学习的全部轮次，得到最终的基于DNN的充电桩故障检测的全局模型。本发明中不同品牌的充电桩通过联邦学习框架，能够在不直接交换数据的情况下共享模型学习成果，解决了现有基于深度神经网络算法无法实现不同品牌的充电桩数据共享的问题。
本发明授权一种基于DNN的充电桩故障检测的联邦学习方法和相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于DNN的充电桩故障检测的联邦学习方法，其特征在于，包括如下步骤： 初始化全局模型； 在联邦学习的一个轮次中，将所述全局模型分发到参与联邦学习的各个充电桩，以便各个充电桩基于本地历史故障参数数据进行本地模型的训练； 持续搜集各个充电桩训练好的所述本地模型等待聚合； 搜集完毕后将搜集到的所述本地模型进行平均聚合，得到新的全局模型； 执行联邦学习的全部轮次，得到最终的基于DNN的充电桩故障检测的全局模型。
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南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司，其通讯地址为：510663 广东省广州市萝岗区科学城科翔路11号J1栋3、4、5楼及J3栋3楼；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”。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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