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龍圖騰網獲悉中建五局(四川)建設發展有限公司申請的專利基于人工智能的臨建區電力管理優化方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120069484B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510542805.7，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權基于人工智能的臨建區電力管理優化方法及系統是由周鑫;邵弈銘;伍建平;鐘碩;陶雄;譚力銘;黃書舟設計研發完成，并于2025-04-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的臨建區電力管理優化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于人工智能的臨建區電力管理優化方法及系統，通過集成設備能耗管理、電力負載管理和供電路徑優化模塊，實現了全局電力管理的智能優化。本發明涉及臨建區電力管理技術領域，具體是指基于人工智能的臨建區電力管理優化方法及系統，設備能效管理采用改進的動態功耗建模方法，結合瞬態特征和混合模型，精確識別高耗能設備并提高能效評估精度；電力負載管理則利用改進加權聚類和多供電節點智能體強化學習技術，優化負載分配，增強系統自適應能力；供電路徑優化通過結合拓撲圖結構和Dijkstra算法，實現供電路徑的動態調整，減少線路損失，確保供電穩定。

本發明授權基于人工智能的臨建區電力管理優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于人工智能的臨建區電力管理優化方法，其特征在于：該方法包括以下步驟： 步驟S1：數據調度，得到臨建區電力管理優化數據集； 步驟S2：設備能耗管理，采用結合混合模型和瞬態特征改進的動態功耗建模方法，進行設備能耗管理，得到設備能效評估數據，包括以下步驟：步驟S21：增強預處理；步驟S22：設備特征混合提取，通過構建混合卷積長短期模型，并構建改進瞬態特征損失函數，進行設備特征混合提??；步驟S23：動態功耗建模；步驟S24：改進設備異常檢測，通過特征重構和異常評分計算，進行改進設備異常檢測，并通過構建閾值觸發機制進行異常標記；步驟S25：能效評分計算；步驟S26：設備能耗管理； 所述改進瞬態特征損失函數的計算公式為： 式中，是改進瞬態特征損失函數，max·是求最大值函數，fxa是錨樣本特征向量，用于表示需要識別的目標設備在當前時刻的特征表示，fxp是正樣本特征向量，用于表示與錨樣本同類的設備在不同時段的特征表示，fxn是負樣本特征向量，用于表示與錨樣本不同類設備的特征表示，||·||2是L2范數計算符，α是間隔參數，λ是瞬態特征權重系數，整體是瞬態特征的變化率； 步驟S3：電力負載管理，采用改進加權聚類的多供電節點智能體強化學習方法，進行電力負載管理，得到電力負載分配方案參考數據，包括以下步驟：步驟S31：輸入數據建模；步驟S32：負載改進加權聚類，具體為依據所述臨建區電力管理優化數據集和所述狀態空間參數數據，進行特征向量重構，得到設備重構特征向量數據，并通過改進加權計算，進行聚類中心計算，并結合肘部法進行動態聚類調整，得到負載聚類數據；步驟S33：多智能體強化學習，定義主電網智能體、發電機智能體和儲能智能體，并通過定義動作空間參數和電力負載改進獎勵函數，進行多智能體強化學習；步驟S34：負載優先級動態調整；步驟S35：電力負載管理； 所述電力負載改進獎勵函數的計算公式為： 式中，rt是電力負載改進獎勵函數，是關鍵負載供電指示函數，用于表示供電穩定性獎勵，IC是關鍵負載供電判斷標識符，Fdieselt是發電機燃料量數據，用于表示燃料消耗獎勵，SOCt是儲能狀態數據，用于表示儲能平衡獎勵； 步驟S4：供電路徑優化，采用結合標準拓撲圖結構供電路徑重建的優化算法，進行供電路徑優化，得到最優供電路徑參考數據； 步驟S5：臨建區電力管理，得到臨建區電力綜合管理參考數據。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中建五局(四川)建設發展有限公司，其通訊地址為：610000 四川省成都市東部新區三岔街道公園大道2568號西部金融創新中心1期4-3-2；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。