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龙图腾网获悉中交四航局第五工程有限公司;中交第四航务工程局有限公司申请的专利一种智能用电设备监测与优化方法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：CN121485294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202610009582.2，技术领域涉及：H02J13/12；该发明授权一种智能用电设备监测与优化方法是由陈奕琦;李纯虎;王雄耀;王本俊;吴月;蔡佳菁;邱茂顺;胡思捷;叶有杰;吴端鑫设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能用电设备监测与优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能用电设备监测与优化方法，涉及电力技术领域，包括，采集高维电压‑电流时序数据及瞬态事件标记，并计算拓扑不变量特征，输入至轻量化神经网络模型，识别各用电设备特征；基于识别的各用电设备特征，使用因果推理与动态正则回归进行异常归因与反事实能效预测，通过异常归因与反事实能效预测构建多目标优化函数；基于多目标优化函数，通过深度强化学习智能体生成设备运行调度策略，基于运行调度策略，向用电设备发送控制指令，并实时采集运行结果反馈进行优化更新。本发明通过融合拓扑特征、因果推理与安全强化学习，提升智能用电设备监测与优化的精度、鲁棒性与安全性。

本发明授权一种智能用电设备监测与优化方法在权利要求书中公布了：1.一种智能用电设备监测与优化方法，其特征在于：包括， 采集高维电压-电流时序数据及瞬态事件标记，并计算拓扑不变量特征输入至轻量化神经网络模型，识别各用电设备特征； 基于识别的各用电设备特征，使用因果推理与动态正则回归进行异常归因与反事实能效预测，通过异常归因与反事实能效预测构建多目标优化函数； 基于多目标优化函数，通过深度强化学习智能体生成设备运行调度策略，基于运行调度策略，向用电设备发送控制指令，并实时采集运行结果反馈进行优化更新； 所述基于识别的各用电设备特征，使用因果推理与动态正则回归进行异常归因与反事实能效预测指基于每个用电设备，加载预配置的结构化因果图，采集用电设备的历史运行数据，构建动态能效基准模型计算预期功率基准值，包括： 基于历史运行数据使用最小二乘法拟合初始回归系数向量，基于初始回归系数向量进行迭代，当迭代更新后的回归系数向量满足收敛条件，则停止迭代，输出最终稳健系数向量，否则继续下一轮迭代，对最终稳健回归系数向量施加混合正则化处理生成最终回归系数向量，并构造动态修正因子计算预期功率基准值； 所述混合正则化包括预设的岭型正则化参数和Liu型压缩参数； 将实时有功功率与预期功率基准值进行比较，若满足相对偏差条件，则判定用电设备存在能效异常，设置异常标志，在诊断阶段，基于结构化因果图和贝叶斯推理计算处于异常状态的后验概率，并设定后验概率阈值，当后验概率大于后验概率阈值，则识别为最可能根因，并执行反事实能效预测，使用回归模型分别计算实际情景与反事实情景的日均能耗，并相减获得反事实节能量； 所述基于多目标优化函数，通过深度强化学习智能体生成设备运行调度策略指构建对应的强化学习奖励函数，将多目标优化目标函数的负值按时间步分解为即时奖励，汇总所有时刻的即时奖励获得调度周期的累积奖励，并采用多智能体近端策略优化算法训练深度强化学习智能体，经过训练后输出最优策略。

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