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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司申请的专利一种面向配电台区的轻量级人工智能算法编排构建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：CN116738378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310697757.X，技术领域涉及：G06F18/40；该发明授权一种面向配电台区的轻量级人工智能算法编排构建方法是由吴涵;范元亮;林建利;李泽文;陈伟铭;赵健;陆佳恩;吴灿雄;李小娴;黄兴华;李凌斐;陈蓓蓓;朱淑娟设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向配电台区的轻量级人工智能算法编排构建方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种面向配电台区的轻量级人工智能算法编排构建方法，包括以下步骤；步骤S1、分析提取典型的台区场景，总结场景的协同管控和区域自治应用需求，建立场景与应用需求的映射关系；步骤S2、针对不同的应用需求场景，将人工智能算法分解成针对该场景各种功能解耦且彼此独立的工具算法，再将其整理汇总成工具算法库；步骤S3、根据特定台区的场景特征集，识别其场景类型并输出应用需求标签，选取若干所需的工具算法，使不同的工具算法串联运作，组成最终的轻量级人工智能算法，布署至配电台区边端设备。本发明能够便捷实现的人工智能算法编排技术，以降低电力大数据应用开发门槛，提升台区协同管控和区域自制能力，助力新型电力系统实现。

本发明授权一种面向配电台区的轻量级人工智能算法编排构建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向配电台区的轻量级人工智能算法编排构建方法，其特征在于：包括以下步骤； 步骤S1、结合配电台区的设备台账和历史运行数据，构成台区的场景特征集，分析提取典型的台区场景，总结典型场景的协同管控和区域自治应用需求，建立场景与应用需求的映射关系； 步骤S2、针对不同的应用需求场景，将人工智能算法按照功能分解成针对该场景各种功能解耦且彼此独立的工具算法，再将其整理汇总成工具算法库； 步骤S3、根据台区的场景特征集，识别其场景类型并输出应用需求标签，选取若干所需的工具算法，规范工具算法之间的数据格式，保证数据在不同工具算法之间的通畅性，利用参数设置输入输出参数的方式，使不同的工具算法串联运作，组成最终的轻量级人工智能算法，布署至配电台区边端设备； 所述步骤S1中，利用配电台区的设备台账和历史运行数据，考虑台区规模、新能源接入比例、储能配置数据，组成该台区的场景特征集，聚类分析所有台区的场景特征集，获取台区的典型场景类型，并全面分析典型场景对应的应用需求，建立两者之间的映射关系；最终构建一个通过输入台区场景特征集，能够输出台区场景应用需求标签的场景应用需求辨识模型； 所述场景特征集由统计类特征和曲线类特征构成，具体的，统计类特征分为台区用户数量、光伏接入比例、储能容量、风电总装机容量、日平均负荷、峰谷荷差、光伏总装机容量的数值型数据；曲线类特征分为分布式光伏出力曲线、配变负荷曲线、储能或充电桩的充放电曲线序列型数据； 对于第i个台区场景，其统计类特征和曲线类特征分别为： 其中，Xi为第i个台区场景的统计类特征，是第i个台区场景一共M个统计类特征中的第j个；Fi是第i个台区场景的曲线类特征，假设该场景有N个曲线类特征，数据序列长度最大为L,则Fi是形式为N×L的矩阵，表示第i个台区场景下，第j个曲线类特征序列中的第k个数据，如果存在长度不一致的曲线类特征，则从末尾开始，对长度短的数据序列补0； 基于上述的台区场景特征集，利用PCA降维算法、K-means聚类算法的大数据挖掘方法，实现台区场景分类，获取所有台区的典型场景；针对台区典型场景，进行应用需求分析；然后，将分析结果作为标签，台区场景特征集作为输入，建立基于决策树的台区场景应用需求辨识模型。

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