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龙图腾网获悉宁德欧欧科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的新能源电力数据监控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：CN120785046B 。

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：202511283896.3，技术领域涉及：H02J13/12；该发明授权一种基于人工智能的新能源电力数据监控方法及系统是由黄文杰;胡小桃设计研发完成，并于2025-09-09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新能源电力数据监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于人工智能的新能源电力数据监控方法及系统，包括：在新能源场站正常发电阶段，对发电系统的多维度数据进行实时采集与智能监控，具体为：建立新能源电力数据采集坐标系：以场站地理坐标为基准，划分监测单元，为每个监测单元分配唯一标识ID；多维度数据采集与预处理：通过传感器与数据采集网关，采集监测单元的电力参数数据、环境数据与设备状态数据。涉及新能源电力系统监控技术领域。本发明有益效果为：多维度数据融合，提升异常识别精度：融合电力参数、环境数据、设备状态数据，避免单一数据的片面性；AI模型GRU+注意力机制+孤立森林适配新能源数据的时序性与非线性特征，异常识别准确率提高，降低误报率。

本发明授权一种基于人工智能的新能源电力数据监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的新能源电力数据监控方法，其特征在于，包括：在新能源场站正常发电阶段，对发电系统的多维度数据进行实时采集与智能监控，具体为： 建立新能源电力数据采集坐标系：以场站地理坐标为基准，划分监测单元，为每个监测单元分配唯一标识ID； 多维度数据采集与预处理：通过传感器与数据采集网关，采集监测单元的电力参数数据、环境数据与设备状态数据，并执行预处理策略； 多维度特征提取：针对预处理后的数据，分别提取电力特征、环境特征与设备状态特征，构建监测单元的特征向量； AI模型训练与推理：构建AI融合模型，使用历史标注数据训练模型，将实时特征向量输入模型，输出电力参数预测值与异常风险评分； 实时监控与预警：根据AI模型输出，计算监测单元的“预测偏差率”与“异常风险等级”，执行分级预警策略； 闭环评估与模型优化：记录预警响应结果与实际故障数据，反馈至AI模型进行迭代优化，提升监控精度； 所述AI模型训练与推理，包括： AI融合模型结构： 时序预测子模型：采用“GRU+注意力机制”，输入过去1h的特征向量序列，输出未来15min的电力参数预测值； 异常检测子模型：采用“孤立森林+XGBoost”，以特征向量为输入，输出异常风险评分S； 模型训练： 数据集构建：收集1年历史数据，按7:3划分为训练集与验证集； 损失函数：时序预测子模型采用均方误差MSE：；异常检测子模型采用交叉熵损失：，其中为故障标签，1=故障，0=正常； 训练优化：采用Adam优化器，学习率动态调整； 实时推理：将实时特征向量输入训练完成的AI模型，输出功率预测值、电压预测值、实时异常风险评分。

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