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龙图腾网获悉江苏昆仑互联新能源集团有限公司申请的专利基于LSTM与多头注意力机制的云平台智能调控系统及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：CN120711050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510719649.7，技术领域涉及：H04L67/125；该发明授权基于LSTM与多头注意力机制的云平台智能调控系统及方法是由尹海滨;袁海燕;黄兵兵;陈效良;冯竹星设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM与多头注意力机制的云平台智能调控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于LSTM与多头注意力机制的云平台智能调控系统及方法，所述基于LSTM与多头注意力机制的云平台智能调控系统包括设备端、边缘层和云平台层；所述基于LSTM与多头注意力机制的云平台智能调控方法，包括以下步骤：S1：采集厂商设备数据并进行预处理；S2：基于预处理完成后的厂商设备数据进行实时预测；S3：生成调控指令；S4：将调控指令下发到设备端；S5：设备端接收调控指令，执行调控指令并发布设备状态；本方法通过将LSTM与多头注意力机制结合，增强了模型对多变量动态关系的处理能力，提高预测准确度；在边缘层进行实时数据处理和预测，优化了数据传输过程的延迟；实时生成调控指令，快速响应设备变化。

本发明授权基于LSTM与多头注意力机制的云平台智能调控系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM与多头注意力机制的云平台智能调控方法，其特征在于： 所述方法基于LSTM与多头注意力机制的云平台智能调控系统，此系统包括设备端、边缘层和云平台层；所述设备端包括数据采集模块、MQTT客户端、执行器，所述边缘层包括数据预处理模块、MQTT客户端、实时预测模块、边缘网关，所述云平台层包括数据存储模块、高性能计算模块、MQTT服务器、管理平台、动态时间窗口调整模块； 具体地，基于LSTM与多头注意力机制的云平台智能调控方法，包括以下步骤： S1：采集厂商设备数据并进行预处理； 设备端实时采集厂商设备数据并通过MQTT协议传输到边缘层，边缘层对厂商设备数据进行预处理后传输到云平台层； 包括如下子步骤： S11：设备端采集厂商设备数据； S12：边缘层对厂商设备数据进行预处理； S2：基于预处理完成后的厂商设备数据进行实时预测； 边缘层将预处理完成后的厂商设备数据传输到云平台层； 边缘层的实时预测模块构建LSTM+多头注意力模型，采用LSTM+多头注意力模型基于厂商设备数据实时预测对应厂商设备需要进行的参数调控，输出最终预测结果； 所述LSTM+多头注意力模型包括LSTM长短期记忆网络层、多头注意力层、全连接层； 通过知识蒸馏技术以云平台的深度学习模型为教师网络，将LSTM长短期记忆网络层作为学生模型进行训练；训练完成的LSTM长短期记忆网络层基于预处理后的厂商设备数据生成实时预测结果和低维压缩特征；将低维压缩特征传输到云平台层； 云平台层接收低维压缩特征并通过动态时间窗口调整模块确定当前时间窗口长度； 将低维压缩特征输入LSTM+多头注意力模型中，LSTM长短期记忆网络层通过其内置的门控机制，输出厂商设备数据的时序特征以及对应的厂商设备在时间上的依赖关系；所述依赖关系包括长期依赖和短期依赖；多头注意力层并行计算多个注意力头，每个注意力头独立计算不同厂商设备数据对应的传感器之间的关联权重； 全连接层基于时序特征和多头注意力层得到的传感器关联性，生成最终预测结果； S3：生成调控指令； 对生成的最终预测结果进行卡尔曼滤波平滑处理，并结合边缘层的实时预测模块得到的实时预测结果进行置信度评估，通过融合权重，将最终预测结果和实时预测结果生成调控指令； 云平台层接收数据预处理模块传输的厂商设备数据，数据存储模块将所述厂商设备数据存储到本地数据库中；用户根据实际需求在云平台层设置调控指令并下发到边缘层，包括实时下发和定时下发两种下发形式； S4：将调控指令下发到设备端； 边缘网关将调控指令实时下发到设备端；边缘层接收用户设定的调控指令并按照具体的下发形式下发到设备端； S5：设备端接收调控指令，执行调控指令并发布设备状态； 设备端中的MQTT客户端接收调控指令，解析、校验调控指令，基于执行结果或设备运行中的异常，反馈当前设备状态，MQTT客户端发布确认消息，向云平台层报告设备状态变更。

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