清华四川能源互联网研究院任博文获国家专利权
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龙图腾网获悉清华四川能源互联网研究院申请的专利压缩空气储能系统异常检测方法及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：CN118934591B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411342278.7，技术领域涉及：F04B51/00；该发明授权压缩空气储能系统异常检测方法及系统是由任博文;马雪芹;张跃;崔森;梅生伟设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本压缩空气储能系统异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及压缩空气储能系统技术领域，具体涉及压缩空气储能系统异常检测方法及系统。所述方法包括：获取压缩空气储能系统各阶段运行数据并进行预处理，得到时序运行数据；构建异常检测模型，利用时序运行数据训练异常检测模型；构建评估模型，评估异常检测模型重构数据与时序运行数据之间的差异并更新训练好的异常检测模型；利用更新后的异常检测模型输出异常检测结果。其目的在于，解决压缩空气储能系统异常状态感知能力不足、响应速度慢的技术问题。
本发明授权压缩空气储能系统异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.压缩空气储能系统异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取压缩空气储能系统各阶段运行数据并进行预处理，得到时序运行数据； 构建异常检测模型，利用时序运行数据训练异常检测模型，包括： 基于transformer神经网络以及图神经网络构建异常检测模型，包括： 利用transformer架构中的自注意力机制提取运行时序数据中的长期依赖关系； 利用图神经网络提取压缩空气储能系统各个组件之间的相互作用关系； 利用多头注意力机制从运行时序数据中提取特征； 构建评估模型，评估异常检测模型重构数据与时序运行数据之间的差异并更新训练好的异常检测模型，包括： 使用流模型结合对数损失函数衡量重构数据与实际数据之间的差异；通过最小化损失函数，使用反向传播算法更新模型参数； 利用更新后的异常检测模型输出异常检测结果，更新后的异常检测模型输出每个时间点的异常评分或概率。
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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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