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龙图腾网恭喜国网信通亿力科技有限责任公司;国家电网有限公司申请的专利基于人工智能引擎和智能体的配电网停电监测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：CN119696189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510200370.8，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权基于人工智能引擎和智能体的配电网停电监测方法及系统是由刘超;刘虎;刘锋;陈婧;张增伟;崔壮;林超;林笔星;史亮;张雅淑设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能引擎和智能体的配电网停电监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工智能引擎和智能体的配电网停电监测方法及系统，包括：S1:引入传感器智能故障检测模型，实时监控传感器状态，识别和排除故障传感器；S2:基于传感器误差补偿模型，对传感器数据进行误差补偿，并融合来自不同传感器的数据，得到最终的融合特征矩阵；S3:基于多路径通信方法，将各边缘节点融合处理后的传感器数据传输至云平台；S4:获取停电区域的融合特征矩阵，基于停电分析模型，分析停电原因；S5:基于停电分析模型的输出，利用配电网拓扑图和设备状态图定位故障点；S6:构建可视化单元，实时展示配电网的状态和监测结果。本发明提高了配电网的可靠性和安全性，减少停电时间和经济损失。

本发明授权基于人工智能引擎和智能体的配电网停电监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能引擎和智能体的配电网停电监测方法，其特征在于，包括：S1:使用传感器在配电网各个边缘节点上采集电力系统的实时数据，引入传感器智能故障检测模型，实时监控传感器状态，识别和排除故障传感器；S2:基于传感器误差补偿模型，根据实时环境参数，对传感器数据进行误差补偿，并基于数据融合技术融合来自不同传感器的数据，得到最终的融合特征矩阵；构建传感器误差补偿模型，根据实时环境参数，对传感器数据进行误差补偿，具体如下：实时采集传感器测量值和环境参数，包括温度和湿度；利用已确定的误差系数，计算误差： ；其中，和分别为温度和湿度的误差系数；根据误差模型对传感器测量值进行补偿，得到传感器真实值： ；所述和通过最小二乘法拟合得到，具体如下：获取M组历史传感器和环境数据，第m组数据包括环境温度Tm、湿度Hm、传感器测量值Dmeasured,m和传感器真实值Dtrue,m：计算每组的误差： ;通过最小二乘法拟合得到误差系数： ；S3:基于多路径通信方法，将各边缘节点融合处理后的传感器数据传输至云平台；S4:获取停电区域的融合特征矩阵，基于停电分析模型，分析停电原因；S5:基于停电分析模型的输出，利用配电网拓扑图和设备状态图定位故障点；S6:构建可视化单元，实时展示配电网的状态和监测结果，并生成详细的报告和统计信息，供运维人员分析和决策；所述传感器智能故障检测模型包括随机森林、LSTM模型和融合层，具体构建如下：获取在配电网的各个节点上的传感器历史数据，包括电压、电流、功率和频率，向量表示为： ；其中，分别为电压、电流、功率和频率的向量表示；对传感器历史数据进行归一化和平滑处理；从处理后的数据中提取特征，包括均值、标准差、最大值和最小值的差；使用提取的特征训练随机森林和LSTM模型； ； ；其中，PRF为随机森林模型的输出概率；为随机森林中决策树的数量；为第棵决策树对特征向量的估计输出；为LSTM模型的输出概率；n为LSTM模型的时间窗口长度；特征向量包括；融合层将训练好的随机森林和LSTM模型的输出进行加权平均融合； ；其中，为融合系数，为融合后的最终输出概率；根据融合层的输出结果与设定的阈值进行比较，实时判定故障状态： ；其中，为故障状态。

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