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龙图腾网获悉浙江东鸿电子股份有限公司申请的专利基于AI引擎优化的电能质量监测方法及其装置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：CN120688914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510711059.X，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于AI引擎优化的电能质量监测方法及其装置是由李长乐;曹鹤;刘东;龚镇锋;梅荣珍设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI引擎优化的电能质量监测方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI引擎优化的电能质量监测方法及其装置，方法包括步骤S1：获取由监测设备采集的电压波形数据，得到电压波形短时窗口数据的序列分布；步骤S2：得到关键电能质量参数结构化编码向量的序列分布；步骤S3：得到关键电能质量参数时序上下文编码向量；步骤S4：生成重构电压波形数据；步骤S5：基于重构误差，确定是否存在异常前兆。本发明公开的基于AI引擎优化的电能质量监测方法及其装置，利用AI模型对正常电能状态波形特征的学习能力，能够实现对电能质量扰动事件的早期预警，以便于预防性维护和主动干预。

本发明授权基于AI引擎优化的电能质量监测方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种基于AI引擎优化的电能质量监测方法，其特征在于，包括以下方法： 步骤S1：获取由监测设备采集的电压波形数据，并且对所述电压波形数据进行短时窗口切分，以得到电压波形短时窗口数据的序列分布； 步骤S2：提取所述电压波形短时窗口数据的序列分布中各个电压波形短时窗口数据的电能质量参数序列，以得到关键电能质量参数结构化编码向量的序列分布； 步骤S3：对所述关键电能质量参数结构化编码向量的序列分布进行基于时序对抗斥力引导的上下文编码，以得到关键电能质量参数时序上下文编码向量； 步骤S3具体实施为以下步骤： 步骤S3.1：从所述关键电能质量参数结构化编码向量的序列分布中提取当前关键电能质量参数结构化编码向量且将所述关键电能质量参数结构化编码向量的序列分布中的其他关键电能质量参数结构化编码向量定义为待传播关键电能质量参数结构化编码向量，以得到待传播关键电能质量参数结构化编码向量的序列分布； 步骤S3.2：基于所述待传播关键电能质量参数结构化编码向量的序列分布中的各个待传播关键电能质量参数结构化编码向量相对于所述当前关键电能质量参数结构化编码向量的时序关联，对所述待传播关键电能质量参数结构化编码向量的序列分布中的各个待传播关键电能质量参数结构化编码向量进行特征传播调制，以得到关键电能质量参数消息动态编码向量的集合； 步骤S3.3：融合所述关键电能质量参数消息动态编码向量的集合和所述当前关键电能质量参数结构化编码向量，以得到所述关键电能质量参数时序上下文编码向量； 对于步骤S3.2具体实施为： 步骤S3.2.1：计算所述待传播关键电能质量参数结构化编码向量的序列分布中的各个待传播关键电能质量参数结构化编码向量相对于所述当前关键电能质量参数结构化编码向量的动态传动势能，以得到待传播关键电能质量参数节点动态传动势能编码向量的序列分布； 步骤S3.2.2：计算所述待传播关键电能质量参数结构化编码向量的序列分布中的各个待传播关键电能质量参数结构化编码向量相对于所述当前关键电能质量参数结构化编码向量的消息传播排斥力系数，以得到待传播关键电能质量参数节点消息传播排斥力系数的序列分布； 步骤S3.2.3：基于所述待传播关键电能质量参数节点消息传播排斥力系数的序列分布和所述待传播关键电能质量参数节点动态传动势能编码向量的序列分布，对所述待传播关键电能质量参数结构化编码向量的序列分布中的各个待传播关键电能质量参数结构化编码向量进行动态自适应消息传播编码，以得到关键电能质量参数消息动态编码向量的集合； 对于步骤S3.3具体实施为： 步骤S3.3.1：计算所述关键电能质量参数消息动态编码向量的集合的按位置加和，以得到关键电能质量参数消息动态传播聚合编码向量； 步骤S3.3.2：对所述关键电能质量参数消息动态传播聚合编码向量和所述当前关键电能质量参数结构化编码向量进行加权融合，以得到所述关键电能质量参数时序上下文编码向量； 步骤S4：基于所述关键电能质量参数时序上下文编码向量，生成重构电压波形数据； 步骤S5：基于所述电压波形数据与所述重构电压波形数据之间的重构误差，确定是否存在异常前兆。

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