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龙图腾网获悉南京赤勇星智能科技有限公司申请的专利基于对抗式学习的电源分配单元多端协同校正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：CN121333057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511860407.6，技术领域涉及：H02M1/00；该发明授权基于对抗式学习的电源分配单元多端协同校正系统是由李强;吴亚晖;李磊;曹树林;常磊;张常玉设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对抗式学习的电源分配单元多端协同校正系统在说明书摘要公布了：本发明属于电源分配优化领域，尤其涉及基于对抗式学习的电源分配单元多端协同校正系统，包括采集模块通过强化采集调整模型实现差异化数据采集与异常识别，预处理单元采用联邦框架下的分布式滤波模型进行降噪与稀疏化处理；自校准模块通过分布式LS‑SVR生成器预测温度变化，结合粒子群优化的BP神经网络鉴别器预测电压、电流漂移量，利用综合对抗损失函数进行对抗训练，动态调整实时需求分配系数，使其与真实值的偏差满足阈值；本申请显著提升了采集效率、校正精度及对复杂负载动态变化的适配性。

本发明授权基于对抗式学习的电源分配单元多端协同校正系统在权利要求书中公布了：1.基于对抗式学习的电源分配单元多端协同校正系统，其特征在于，包括：采集模块、自校准模块；所述采集模块包括采集单元与预处理单元； 所述采集单元，用于根据预设的强化采集调整模型对电源分配单元的每一目标分配子端与分配端进行差异化采集与异常识别，获得分配端与存在异常的目标分配子端对应的多源采集数据； 所述强化采集调整模型根据每一目标分配子端历史类型异常频次比、对应异常类型持续时长及每一目标分配子端的真实需求分配系数结合强化学习算法构建得到；所述真实需求分配系数由所有目标分配子端对应的真实负载需求比值构建得到； 所述预处理单元，用于根据每一目标分配子端识别的异常，调用根据联邦算法框架与滤波算法构建的分布式滤波模型对多源采集数据进行差异化滤波降噪与稀疏化处理，获得预处理后的多源校正参数与稀疏误差损失；所述稀疏化处理是根据每一目标分配子端对应的异常类型下多源采集数据中每一变量对真实需求分配系数校正的贡献度实现的； 所述多源采集数据包括分配端对应的总电压、电流及第一温度数据和真实需求分配系数，以及每一目标分配子端对应异常类型下的实测分配电压、电流及对应目标分配子端的第二温度偏移信息序列；所述自校准模块包括误差预测单元； 所述误差预测单元，用于根据多源校正参数中每一目标分配子端测量的实时电压与对应真实需求电压之间的偏移量，结合预设分布式LS-SVR模型构建的生成器，获得每一目标分配子端对分配端的预测温度变化量与分配端对应的平均温度变化量，并根据第一温度数据结合平均温度变化量，获取温度变化预测损失。

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