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龙图腾网获悉上海朋邦实业有限公司申请的专利一种远程管控电力数据的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：CN120414912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510901581.4，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种远程管控电力数据的方法是由赵宏程设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种远程管控电力数据的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统监测与控制技术领域，提供了一种远程管控电力数据的方法，包括数据采集模块和处理器：数据采集模块获取电力运行数据；处理器将数据输入电力负荷分析网络得到负荷分类结果，据此获取设备电流波形数据及运行状态数据，生成表示参数变化对波形幅值影响的电力状态向量。通过分析网络确定状态参数对电流波形各区段的影响权重，得到多个分析维度，并据此划分设备运行状态数据为多个包含波形数据的子集。最后通过状态评估网络基于划分数据组判断设备状态是否异常并生成管控指令。本发明可以实现精准识别负载类型和异常状态，提升电力系统远程管控的自动化水平和可靠性。

本发明授权一种远程管控电力数据的方法在权利要求书中公布了：1.一种远程管控电力数据的方法，其特征在于，应用于远程管控系统，远程管控系统包括数据采集模块和处理器： 所述数据采集模块，用于获取电力运行数据；所述电力运行数据包括电压值、电流值和功率因数； 所述处理器用于执行下述步骤： 将所述电力运行数据输入电力负荷分析网络，得到多个负荷分类结果；所述负荷分类结果表示电力设备对应的负载类型； 根据所述负荷分类结果，获取设备电流波形数据与对应的设备运行状态数据；所述设备电流波形数据表示电力设备运行时产生的周期性电流变化曲线；所述设备运行状态数据表示记录设备电流波形数据时对应的设备工作参数集合； 基于所述设备运行状态数据和设备电流波形数据，生成电力状态向量；所述电力状态向量表示设备运行状态数据中参数变化对电流波形的幅值影响； 通过分析网络，基于所述设备运行状态数据，确定状态参数对设备电流波形数据中每个区段的影响权重，得到多个分析维度； 基于所述分析维度和设备运行状态数据，以不同维度划分所述设备运行状态数据，得到多个划分数据组；所述划分数据组为包含设备电流波形数据的子数据集； 通过状态评估网络，基于所述划分数据组，判断设备运行状态是否异常，生成管控指令； 所述通过分析网络，基于所述设备运行状态数据，确定状态参数对设备电流波形数据中每个区段的影响权重，得到多个分析维度，包括： 将所述设备运行状态数据输入异常检测网络，识别设备异常特征，得到第一状态特征集；所述第一状态特征集表示设备关键参数的偏离程度； 将所述第一状态特征集输入位置标定网络，得到设备参数关联图；所述设备参数关联图为标注了多个参数影响区域的拓扑图； 将设备参数关联图输入分析网络，得到多个分析维度； 所述分析网络的训练方法，包括： 获取多个训练数据集；所述训练数据集为历史的设备参数关联图； 获取所述训练数据集对应的电力状态向量作为标注数据； 将所述训练数据集输入分析网络，得到训练分析维度； 基于所述训练分析维度和标注数据，对所述训练数据集进行划分，得到多个训练划分数据组和对应的核心节点；所述训练划分数据组为按训练分析维度划分后的数据子集；所述核心节点表示第一划分数据组在标注参考曲线上的关键位置； 基于所述训练划分数据组和核心节点，以主路径为基准计算参数影响程度，得到多个训练划分负荷总值和对应的数据间隔；所述数据间隔表示训练划分数据组中参数影响区域的覆盖范围；所述训练划分负荷总值表示训练划分数据组中每个参数在数据间隔时的幅值变化量； 基于多个训练划分负荷总值和对应的数据间隔，计算参数影响指标；多个训练划分负荷总值对应一个参数影响指标；多个训练划分数据组对应获得多个参数影响指标；所述参数影响指标表示整个训练划分数据组通过参数对电流波形的影响强度； 将多个参数影响指标分别除以多个参数影响指标相加之和，得到影响权重系数；所述影响权重系数表示多个训练划分数据组对电流波形影响的占比； 根据所述影响权重系数与所述电力状态向量，计算损失函数，优化所述分析网络。

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