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龙图腾网获悉国网山西省电力公司电力科学研究院;北京智芯微电子科技有限公司申请的专利一种基于数智多级模型的配电网边缘网关计算决策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：CN120455237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510908101.7，技术领域涉及：H04L41/044；该发明授权一种基于数智多级模型的配电网边缘网关计算决策系统是由王伟;徐玉东;刘勇;景祥;于逸尘;张钰;李冠良;吕世轩;程胤璋;李小婧设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数智多级模型的配电网边缘网关计算决策系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于数智多级模型的配电网边缘网关计算决策系统，涉及电力系统智能化技术领域，该系统包括感知控制层，用于采集低压配电网的感知数据；边缘智能层，包含依次连接的多级模型，所述多级模型包括数据处理中台、数智模型库、交叉验证层及协同决策层；云端平台，用于全量数据存储、全局协同调度及可视化展示，并与边缘智能层进行双向参数交互。本发明可显著提升新型配电网边缘决策能力，降低云端计算负载，为电力系统的安全运行提供了有力保障。

本发明授权一种基于数智多级模型的配电网边缘网关计算决策系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数智多级模型的配电网边缘网关计算决策系统，其特征在于，包括： 感知控制层，用于采集低压配电网的感知数据，包括运行数据、设备状态数据及外部环境数据； 边缘智能层，包含依次连接的多级模型，所述多级模型包括数据处理中台、数智模型库、交叉验证层及协同决策层，其中： 数据处理中台，用于对感知数据进行预处理，包括误差处理、异常检测、数据转换和特征提取、数据融合和协议封装； 数智模型库，用于根据预处理后的数据对配电网运行状态进行实时分析与预测，所述数智模型库基于偏最小二乘与改进时间卷积网络构建，其步骤包括： 设输入矩阵X∈Rn×m和对应的输出矩阵Y∈Rn×s，n为样本数，m为每个样本的输入特征数，s为输出维度； 通过偏最小二乘提取输入与输出数据的隐含变量ti，ui，隐含变量提取公式为： 式中，R＝{t1，t2，…，tr}T∈Rn×r和U＝{u1，u2，…，ur}T∈Rn×r分别为输入矩阵和输出矩阵的隐含变量，P＝{p1，p2，…，pr}T∈Rm×r和Q＝{q1，q2，…，qr}T∈Rm×r分别为输入矩阵和输出矩阵的负荷矩阵，p1，p2，…，pr分别为原始输入特征到潜变量的投影权重，q1,q2,…,qr分别为潜变量到原始输出空间的投影权重，r为隐含变量的个数，E和F为残差矩阵； 将偏最小二乘提取的隐含变量T作为改进时间卷积网络输入，构建时间卷积网络，寻找隐含层输出向量为h1,h2,…,hL和输出为u1,u2,…,ur的非线性关系映射，随机给定输入权重wi和残差bi，选择gx＝11+e-x为激活函数，隐含层神经元个数设定为L，计算隐含层的输出矩阵H： 计算输出权重矩阵β和预测输出矩阵 式中，为H的摩尔-彭若斯广义逆矩阵，u为真实输出矩阵； 最终得到PLS-ITCN数据驱动模型，模型输出为： 式中，q1,q2,…,qr分别为潜变量到原始输出空间的投影权重，Fr为残差矩阵； 交叉验证层，用于基于自适应核递归最小二乘算法对数智模型库的输出结果进行参数动态修正与交叉验证，包括在线稀疏化建模方法：初始化时序数据序列及参数；计算新样本的近邻距离与近邻向量，若超出期望范围[NDei-λdσdi,NDei+λdσdi]和[VDei-λvσvi,VDei+λvσvi]则判定为孤立点并舍弃；根据预测误差及数据词典最小距离动态更新在线模型参数，在线模型参数更新公式为： βji＝βji-1+ηei； 式中，βji为第i次迭代的第j个模型参数值，η为步长参数，ei为预测误差，λd和λv为量化因子，σdi和σvi为标准差，NDei为i时刻的期望近邻距离，VDei为i时刻的期望近邻向量； 协同决策层，用于结合云端指令与本地关键数据生成边缘端动态决策，实现云边协同； 云端平台，用于全量数据存储、全局协同调度及可视化展示，并与边缘智能层进行双向参数交互。

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国网山西省电力公司电力科学研究院;北京智芯微电子科技有限公司，其通讯地址为：030001 山西省太原市迎泽区迎泽街道青年路6号；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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