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龙图腾网获悉龙岩学院申请的专利基于神经网络模型的电气设备能效评估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：CN121542976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610072833.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于神经网络模型的电气设备能效评估方法及系统是由王祝华;黄文呈;刘文;刘生建;郑玲;刘世曦;张铭;温正明设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络模型的电气设备能效评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经网络模型的电气设备能效评估方法及系统，属于能效数据管理领域，包括以下步骤：获取模型训练数据，从模型训练数据中提取同类型若干累计型计量数据的记录时间点，按照时间先后顺序对若干累计型计量数据进行排序管理，得到按时间先后排列的累计型计量序列，对累计型计量序列执行计量轨迹断裂检测，检测完成后提取各断裂区间及异常类型，以各断裂区间为边界分段，对累计型计量序列进行分段并修正累计轨迹，对各断裂区间生成候选补充序列，对候选补充序列执行数据一致性校验，从而解决了现有技术中模型对异常点过拟合并削弱对正常工况的刻画能力，最终提高了能效评估结果在稳定性、准确性与工程可用性。

本发明授权基于神经网络模型的电气设备能效评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于电气设备能效评估的神经网络模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、获取模型训练数据，从模型训练数据中提取同类型若干累计型计量数据的记录时间点，按照时间先后顺序对若干累计型计量数据进行排序管理，得到按时间先后排列的累计型计量序列； 步骤二、对累计型计量序列执行计量轨迹断裂检测，检测完成后提取各断裂区间及异常类型，以各断裂区间为边界分段，对累计型计量序列进行分段并修正累计轨迹； 步骤三、对各断裂区间生成候选补充序列，对候选补充序列执行数据一致性校验，校验完成后更新累计型计量序列，并为更新后的累计型计量序列关联评分标签； 步骤四、在总损失函数中引入评分标签，迭代更新神经网络模型，直至满足预设模型训练完成条件，得到用于电气设备能效预测的神经网络模型； 所述得到按时间先后排列的累计型计量序列，具体获取过程为： 从模型训练数据中提取同类型若干累计型计量数据的记录时间点，所述记录时间点，指事件发生时间点以及到达时间点； 以事件发生时间点为主键，对各累计型计量数据进行排序，形成按时间先后排列的累计型计量序列； 当同一事件发生时间点存在若干累计型计量数据时，将到达时间点最晚的累计型计量数据放入累计型计量序列中，并生成重复覆盖标记； 计算各累计型计量数据的事件发生时间点与到达时间点之间的间隔时长，若间隔时长高于间隔时长阈值，生成迟到标记； 所述对累计型计量序列执行计量轨迹断裂检测，具体指： 按照事件发生时间点顺序依次读取累计型计量序列中相邻数据，分别作为前一记录与后一记录； 计算后一记录与前一记录的累计量差值，并计算两条记录之间的间隔时长； 基于后一记录与前一记录的累计量差值以及两条记录之间的间隔时长，依次执行回退检测、突跳检测以及一致性检测； 获取检测结果，从检测结果中提取各断裂区间，并输出各断裂区间的异常类型； 所述对各断裂区间生成候选补充序列，具体指： 对累计型计量序列依次执行分段策略； 所述分段策略，指以断裂区间为边界，对累计型计量序列进行分段，对断裂区间后的分段序列计算衔接偏移量，使断裂区间后的分段序列累计轨迹与断裂区间前的累计轨迹连续衔接； 对于任一断裂区间，基于线性差值生成候选补充序列一，并对候选补充序列一执行数据单调一致性校验，校验完成后，将候选补充序列一填充至对应的断裂区间，更新累计型计量序列； 所述总损失函数，具体构建过程为： 基于累计型计量序列构建窗口样本； 获取预测评分，计算预测评分与评分标签之间的残差； 基于残差采用稳健回归形式生成评分回归损失项，其中，评分回归损失项采用胡贝尔型分段函数； 统计出累计型计量序列中的各异常类型以及异常标记，从数据库中匹配出对应的标签损失值，并进行累加，累加结果标记为标签损失项； 所述异常标记，指重复覆盖标记以及迟到标记； 加权汇总评分回归损失项以及标签损失项，汇总结果记为总损失函数； 基于总损失函数，迭代更新神经网络模型参数。

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