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龙图腾网恭喜国网山东省电力公司日照供电公司申请的专利一种基于人工智能的数智化变电站并行控制管理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：CN119093602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411595735.3，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种基于人工智能的数智化变电站并行控制管理系统是由申磊;李伟;李瑞波;刘天成;宋杨;张作明;许允都;李兵;董扬;刘晓东;贾廷波;刘鑫;江龙;张逸超;贾世军设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的数智化变电站并行控制管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，具体是指一种基于人工智能的数智化变电站并行控制管理系统，包括数据采集模块、数据处理模块、人工智能分析模块、并行控制模块、数字孪生模块和通信模块，本发明在人工智能分析模块中引入了逐窗注意长短期记忆模型，通过逐窗处理，更加高效地处理多维数据流，提升数据分析能力；在逐窗注意长短期记忆模型中使用鲸鱼优化算法，通过混沌映射和随机反向学习提升种群初始多样性和全局搜索能力，通过黄金正弦增强逐窗注意长短期模型在不同阶段的动态更新能力，加入自适应扰动增强探索能力。

本发明授权一种基于人工智能的数智化变电站并行控制管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的数智化变电站并行控制管理系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据处理模块、人工智能分析模块、并行控制模块、数字孪生模块和通信模块，具体包括以下内容：所述数据采集模块从变电站内的各类设备中采集时序数据并标记时间戳，包括实时数据和历史数据，数据类型包括设备状态信息、电力负载、电压、电流、温度和湿度；所述数据处理模块对数据采集模块采集到的时序数据进行预处理，包括数据清洗、异常值检测和数据标准化操作；所述人工智能分析模块利用逐窗注意长短期记忆模型对预处理后的数据进行分析和预测；所述并行控制模块使用并行计算技术，对变电站内的各类设备进行同步调度和控制；所述数字孪生模块创建变电站的虚拟模型，通过实时数据模拟运行状态；所述通信模块采用TCP通信协议实现上述模块之间以及变电站与外部设备之间的数据传输；人工智能分析模块利用逐窗注意长短期记忆模型对预处理后的数据进行分析和预测，具体实现步骤如下：步骤S1：数据准备，定义时间戳对每个预处理后的时序数据进行具体时间点的标识，按照时间戳顺序排列，得到排列后的时序数据；步骤S2：将预处理后的时序数据分割成独立的时间窗口，设置时间窗口的大小，定义每个时间窗口内的连续时间戳个数为时间步；步骤S3：生成训练样本，根据时间窗口提取输入特征和输出标签，使用滑动窗口法从排列后的时序数据中生成训练样本，每个训练样本包括时间窗口内的输入特征和对应的输出标签；步骤S4：数据集划分，将训练样本划分为训练集和验证集，比例为70%和30%；步骤S5：模型构建，构建逐窗注意长短期记忆模型；步骤S6：模型训练与验证，对逐窗注意长短期记忆模型进行训练，使用验证集进行验证；步骤S7：实施预测；步骤S6，具体包括以下步骤：步骤S61：初始化模型，设置训练周期和迭代次数，初始化逐窗注意长短期记忆模型的参数，包括输入层、LSTM层、全连接层、逐窗注意机制和输入层中的所有参数；步骤S62：前向传播，输入训练集，经过输入层、LSTM层、全连接层、逐窗注意机制和输入层，通过输出层得到预测结果；步骤S63：定义损失函数，使用均方误差作为损失函数，对前向传播得到的预测结果通过损失函数计算误差；步骤S64：反向传播，根据损失函数计算每个模型参数的梯度，将步骤S53得到的误差从输出层传递回输入层；步骤S65：更新模型参数，使用鲸鱼优化算法结合四种策略，对逐窗注意长短期记忆模型的参数进行更新，得到新的参数组合；步骤S66：迭代训练过程，在每个训练周期结束后，使用验证集对模型进行验证，达到迭代次数后，停止训练并输出最终逐窗注意长短期记忆模型；步骤S67：评估性能，使用损失函数对逐窗注意长短期记忆模型进行评估；步骤S65，使用鲸鱼优化算法结合四种策略，具体包括以下步骤：步骤S651：初始化种群，设置种群规模、最大迭代次数和个体数量，使用混沌映射和随机反向学习策略初始化鲸鱼优化算法的种群位置，所用公式如下： ； ；其中，为第个个体的位置，为随机数，区间为[0,1]，为第个个体的反向解位置，为搜索空间的下边界，为搜索空间的上边界；步骤S652：适应度计算，计算每个个体的适应度值，选出适应度最高的为当前最优解；步骤S653：位置更新，根据鲸鱼优化算法的捕猎行为结合黄金正弦策略进行位置更新，所用公式如下： ；其中，为更新后的第个个体的位置，为当前最优解，为半径，和为随机角度；步骤S654：自适应扰动，到达最大迭代次数的一半时，加入自适应t分布扰动，所用公式如下： ；其中，为第个个体经过扰动后的新位置，为随机数，区间为[0,1]，为当前迭代次数，为服从均匀分布的随机数，为取值范围为0,1的随机数；步骤S655：竞争机制，基于适应度值的比较更新个体的位置和速度，适应度高的个体取代适应度低的个体；步骤S656：迭代过程，迭代步骤S652至步骤S655，直到达到最大迭代次数，输出适应度最高。

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