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龙图腾网获悉国网天津市电力公司滨海供电分公司;国网天津市电力公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于物联网的配电房远程控制巡检与智能预警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：CN121192954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511715019.9，技术领域涉及：H02J13/10；该发明授权一种基于物联网的配电房远程控制巡检与智能预警方法是由魏文浩;李鹏程;崔健;郑悦;王海彪;翟世雄;刘明阳;郭世琦;李海龙;赵博皓设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的配电房远程控制巡检与智能预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物联网的配电房远程控制巡检与智能预警方法，包括如下步骤：在配电房布设多类型传感器采集环境与设备数据，经边缘计算单元同步、滤波和归一化后由轻量化人工智能模型提取特征并检测异常，通过4G与LoRa双模网络上传至云端，在含物理约束门控的长短期记忆网络中进行时序预测，并结合Beta‑Bernoulli先验的稀疏学习动态优化模型结构，计算各监测点故障风险生成多级预警与控制指令，实现云边协同的智能巡检与远程控制。本发明通过边缘轻量化智能分析与云端物理约束门控和贝叶斯稀疏学习融合，实现配电房运行状态的实时感知、时序预测与多级智能预警控制。

本发明授权一种基于物联网的配电房远程控制巡检与智能预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的配电房远程控制巡检与智能预警方法，其特征在于，包括如下步骤： 在配电房内布设传感器，采集环境与设备运行参数，形成原始数据集； 将所述原始数据集输入边缘计算单元进行时间同步、噪声滤除及归一化处理，利用轻量化人工智能模型对处理后的数据进行特征提取与异常初筛，输出特征向量； 将所述特征向量通过4G与LoRa双模融合通信网络发送至云端服务器，所述通信网络根据信号质量和任务类型动态切换传输通道，输出特征数据包； 将所述特征数据包输入至包含物理约束门控单元的长短期记忆网络模型，门控单元对细胞状态和隐含状态的更新进行动态调制，输出时序特征预测值； 以所述时序特征预测值为训练样本，在模型的输入通道及门控连接中引入Beta-Bernoulli过程先验并执行在线变分推断，动态确定连接的激活概率，输出经稀疏优化后的网络结构与参数集合； 依据融合模型输出的时序特征预测值与经稀疏优化后的网络结构与参数集合，计算配电房各监测点的故障风险等级，当风险值超过动态阈值时输出多级预警信号及对应的控制建议； 根据所述控制建议生成控制指令，通过所述通信网络下发至边缘控制装置执行，同时将预警事件与控制执行结果作为反馈数据输入云端模型； 所述时序特征预测值的生成步骤包括： 对经通信网络传输的特征数据包按照时间戳顺序排列，形成连续时序输入序列； 将所述时序输入序列逐步输入至长短期记忆网络的输入层，在每一时间步内同时获取配电房运行的节点功率不平衡量、电流越限量及电压偏差量； 根据获取的功率不平衡量、电流越限量及电压偏差量，计算对应的约束系数，所述约束系数作为约束门的输入量，用于在输入门、遗忘门和输出门计算后修正门控输出； 在细胞状态更新过程中，以所述约束系数对上一时间步的细胞状态进行加权调节，并将调节后的细胞状态作为当前时间步的细胞状态输入； 在隐含状态计算过程中，以所述约束系数对当前时间步的隐含状态激活值进行加权修正，使隐含状态的更新同时受时序输入与约束系数共同控制； 在完成所有时间步的递推计算后，将最终的隐含状态输出作为配电房对应时间序列的时序特征预测值； 所述网络结构与参数集合的生成包括： 将时序特征预测值按照时间顺序划分为多个训练批次，并依次输入至长短期记忆网络的输入通道； 为每一输入通道及门控连接设置独立的激活概率参数，并基于Beta–Bernoulli过程为各激活概率参数分配稀疏先验分布； 在训练初始阶段，根据所述先验分布随机初始化各连接的激活状态，并记录连接索引； 在每一训练迭代中，根据当前批次的时序特征预测值计算各连接的似然函数值，并依据该似然函数与先验分布联合确定激活概率的后验分布； 采用在线变分推断方法对所述后验分布进行参数更新，以得到新的激活概率值； 当激活概率低于预设阈值时，关闭对应连接并将其权重置零； 当激活概率高于所述阈值时，保持连接并更新权重参数； 在连续若干训练迭代中，当检测到激活概率在多个批次间稳定后，固定对应连接结构并记录最终激活集合； 在全部训练批次结束后，将保留连接的权重参数、连接索引及激活集合组合为经稀疏优化的网络结构与参数集合。

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