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龙图腾网获悉吉林省驿来特智能科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的充电桩运行状态物联网管控监测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：CN120561713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511054502.7，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于人工智能的充电桩运行状态物联网管控监测方法是由尹嘉啉;孙文超;于源;孙利智;胡皞;徐时雨设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的充电桩运行状态物联网管控监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的充电桩运行状态物联网管控监测方法，该方法包括采集充电桩电流数据、标注充电桩电流数据的运行状态标签、对标注后的充电桩电流数据进行预处理、采用双通道自适应滤波方法分离并融合充电桩电流数据中的稳态特征与瞬态特征、采用基于时间衰减的动态主成分分析方法对融合后的特征向量进行动态降维与特征优化、训练深度神经网络，得到已训练深度神经网络、采集新的充电桩电流数据，执行前述操作后输入至已训练深度神经网络中，得到运行状态标签。现有的监测方法存在识别准确率较低的问题，本发明提供的一种基于人工智能的充电桩运行状态物联网管控监测方法识别准确率较高。

本发明授权一种基于人工智能的充电桩运行状态物联网管控监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的充电桩运行状态物联网管控监测方法，其特征在于，包括： S1.使用通过物联网技术构建的分布式充电桩数据采集系统采集充电桩电流数据； S2.标注充电桩电流数据的运行状态标签，得到标注后的充电桩电流数据； S3.对标注后的充电桩电流数据进行预处理； 预处理包括标注后的充电桩电流数据进行数据清洗与标准化； S4.采用双通道自适应滤波方法分离并融合充电桩电流数据中的稳态特征与瞬态特征； S5.采用基于时间衰减的动态主成分分析方法对融合后的特征向量进行动态降维与特征优化； S6.训练深度神经网络，得到已训练深度神经网络； S601.定义深度神经网络的结构； S602.基于谱聚类引导的深度神经网络权重初始化方法初始化深度神经网络权重； S603.构建双门控特征提取单元； S604.对深度神经网络隐状态施加二阶微分正则化； S605.在谱注意力输出层进行图注意力增强； S606.确定本次迭代的分类结果； S607.计算损失函数； S608.进行基于梯度下降的误差反向传播与模型参数的迭代优化； S609.达到预设的停止迭代条件时，停止迭代S603~S608； S7.采集新的充电桩电流数据，对新的充电桩电流数据执行S3、S4、S5的操作后将得到的已处理新的充电桩电流数据输入至已训练深度神经网络中，已训练深度神经网络输出该新的充电桩电流数据对应的运行状态标签。

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