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龙图腾网获悉成都朗亿佳装饰工程有限公司申请的专利一种基于多模态处理的电力设备能量回收方法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：CN120125223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510251135.3，技术领域涉及：G06Q10/30；该发明授权一种基于多模态处理的电力设备能量回收方法是由刘浪设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态处理的电力设备能量回收方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态处理的电力设备能量回收方法，涉及电能数据技术领域，该方法包括：步骤S1：收集目标电力设备产生的负载数据、电磁功率值和回收热能值；步骤S2：筛出存在电磁异常的异常周期；步骤S3：构建多模态学习网络，对异常周期内的回收热能值进行补偿校正；步骤S4：设置第一参考热能值，标注出校正热能值；步骤S5：判别当前异常周期内的回收热能值是否完成修正，否则重新执行步骤S3。本发明与现有技术相比，构建基于电磁功率值和负载数据的多模态学习网络，能够准确捕捉到设备在不同负载状态下的能量回收效应并自动进行再次校正，具有更准确地评估回收热能的优点和提升电力设备能量回收效率的有益效果。

本发明授权一种基于多模态处理的电力设备能量回收方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态处理的电力设备能量回收方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S1：监测并收集目标电力设备产生的负载数据、电磁功率值和回收热能值，将目标电力设备单次的工序执行时间的长度均等划分为若干个工作周期； 步骤S2：基于电磁功率值和回收热能值检测目标电力设备在每个工作周期是否存在电磁异常，将存在电磁异常的工作周期筛出并标注为异常周期； 步骤S3：收集异常周期内目标电力设备的负载数据，基于电磁功率值和负载数据构建多模态学习网络以生成约束条件，使用约束条件对异常周期内的回收热能值进行补偿校正； 步骤S4：收集目标电力设备进行电能回收的历史热能均值，基于历史热能均值沿数值增大方向设置第一参考热能值，将补偿校正后的回收热能值标注为校正热能值； 步骤S5：当校正热能值低于第一参考热能值时判别当前异常周期内的回收热能值完成修正，当校正热能值高于第一参考热能值时重新执行步骤S3； 所述多模态学习网络基于多层感知机网络构建；所述约束条件生成的过程包括： 构建包含输入层、隐藏层和输出层的多层感知机网络，将当前异常周期内目标电力设备的回收热能值、电磁功率值和负载数据均归一化处理后生成矩阵向量，输入层将电磁功率值和负载数据的矩阵向量作为多层感知机网络的输入特征输至隐藏层，在隐藏层使用ReLU激活函数对电磁功率值和负载数据进行非线性计算后将计算结果传输至输出层，在输出层生成表示所述约束条件的误差校正因子，将误差校正因子以加权形式增加至回收热能值的矩阵向量，并将相加结果进行归一化逆变换处理，将归一化逆变换的处理结果标注为校正热能值； 对负载数据进行归一化处理之前使用Meyer小波变换进行电磁突变信号筛除，其过程包括： 将负载数据进行多尺度分解，沿低频带至高频带得到不同的小波系数，计算各小波系数的能量值，将受到电磁突变影响的小波系数标注为突变信号系数； 计算所有小波系数的能量中位数，将所述能量中位数设置为小波阈值，基于小波阈值使用软阈值方法对突变信号系数进行筛除，将剩余保留的小波系数进行归一化处理。

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