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龙图腾网获悉广东化一环境科技有限公司申请的专利基于模块化设计的低功耗地表水监测站装置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：CN120470656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202510540425.X，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于模块化设计的低功耗地表水监测站装置及系统是由李朝阳设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模块化设计的低功耗地表水监测站装置及系统在说明书摘要公布了：本发明的基于模块化设计的低功耗地表水监测站装置及系统，属于水质监测技术领域，装置集成了岸边柜、水质检测单元、分析单元、取样单元、视频监控单元、供电单元和集中控制单元，通过模块化设计，可根据具体监测需求灵活调整功能，实现各单元独立运行，极大简化了故障定位与修复流程，显著提升了维护效率；该系统涵盖水质检测、多模态取样、数据分析、视频监控、能源管理、远程通信及故障自诊断等多个模块，各模块协同工作，确保了系统在复杂环境下的稳定运行，通过优化充放电策略，实现了光伏发电的高效利用，保障了系统在光照不足条件下的持续运行能力，不仅提升了资源利用效率，还降低了运行成本。

本发明授权基于模块化设计的低功耗地表水监测站装置及系统在权利要求书中公布了：1.基于模块化设计的低功耗地表水监测系统，其特征在于，用于实现基于模块化设计的低功耗地表水监测站装置，所述基于模块化设计的低功耗地表水监测站装置包括： 岸边柜，所述岸边柜的表面铰接安装有防护门，所述岸边柜的内部安装有安装板； 水质检测单元，所述水质检测单元包括固定安装在所述安装板上的测量池，所述测量池顶部设有若干个与集中控制单元电性连接的水质传感器，所述水质传感器的监测端插接至所述测量池内部的水体中，所述测量池固定连接有延伸至所述岸边柜外部的进水管和排水管； 分析单元，所述分析单元与集中控制单元电性连接并通过U型支撑架安装在所述岸边柜内，所述分析单元的输入端与所述水质传感器的数据输出端连接，用于对所述水质检测单元采集的水质数据进行实时分析； 取样单元，所述取样单元包括设置在待测水域中的取水浮标，所述取水浮标内设有水泵，所述水泵上设有出水口和进水口，所述出水口与所述进水管连接、所述进水口与采水管连接，所述采水管延伸至待测水域内采集水样； 视频监控单元，所述视频监控单元安装在所述岸边柜的外壁，用于实时监控水域周边的环境情况，所述视频监控单元与集中控制单元电性连接； 供电单元，所述供电单元包括安装在所述岸边柜顶部的光伏板，所述光伏板通过转换器与安装在所述岸边柜内部的储能电池连接； 集中控制单元，所述集中控制单元用于接收并处理水质检测单元、分析单元以及视频监控单元的数据，并作出决策； 所述基于模块化设计的低功耗地表水监测系统包括： 水质检测模块，所述水质检测模块包括测量池以及水质传感器，所述水质传感器的监测端插入测量池内，用于实时采集水体的水质数据； 多模态取样模块，包括取水浮标、水泵以及采水管，所述取水浮标通过固定锚与浮球悬浮于待测水域，所述水泵通过采水管抽取水样并输送至测量池，所述水泵的启停由集中控制单元基于自适应采样算法动态控制； 数据分析模块，与水质检测模块通信连接，用于通过滑动窗口动态阈值算法分析水质数据并生成异常告警信号； 视频监控模块，包括可旋转摄像头及运动检测单元，所述摄像头通过网口通信模块与集中控制单元连接，用于捕捉水域周边环境影像，所述运动检测单元通过背景差分算法触发摄像头的录制功能； 能源管理模块，包括光伏板、储能电池及动态功耗控制器，所述光伏板安装于岸边柜顶部并通过转换器与储能电池连接，所述动态功耗控制器根据储能电池电量及环境光照强度动态调节系统功耗模式； 远程通信模块，用于将水质数据、异常告警信号及影像流压缩传输至云端平台，并接收远程控制指令； 故障自诊断模块，用于监测水质传感器噪声水平、校验设备运行参数、并通过Kalman滤波算法融合水质传感器的数据识别硬件异常； 其中，所述集中控制单元包括微处理器和边缘计算芯片，用于协调各模块运行，并执行自适应休眠算法以降低整体功耗，所述集中控制单元根据用户设定的采用周期在预设时间激活所述多模态取样模块进行采样作业，完成采样后，所述水质检测模块将水样导入测量池进行水质数据的采集，并将输出的水质数据反馈至数据分析模块，采样和数据上报完成后，设备进入睡眠模式，直至接收到人工唤醒指令或下一采用周期时，自动唤醒启动设备； 所述滑动窗口动态阈值算法包括：计算当前窗口内水质参数的均值μ与标准差σ，窗口长度W根据取样频率动态调整，满足以下关系式： 式中，f为当前取样频率； 若连续3次取样数据超出[μ-2σ,μ+2σ]范围，则触发异常告警反馈至集中控制单元，集中控制单元结合历史数据拟合季节性变化曲线，动态调整阈值边界，季节性变化曲线通过ARIMA模型拟合历史数据，更新阈值边界为[μ-2σ×αt,μ+2σ×βt]，其中αt和βt为季节调整因子； 所述动态功耗控制器动态调节系统功耗模式的策略如下：当储能电池电量＜30%时，关闭视频监控模块并延长水质取样周期至基准值的2倍；当环境光照强度＜200Wm²时，启用储能电池供电并限制数据分析模块的计算频率；通过LSTM神经网络预测未来24小时光伏发电量，优化充放电策略； 其中，LSTM神经网络测未来24小时光伏发电量公式如下： 式中，为未来24小时发电量预测值；为历史发电量数据，其中n为时间窗口，i为历史时间步，表示第i个小时；为气象数据，包括温度、湿度及云量数据，m为气象特征的总数量，j表示不同的气象特征；为光伏板效率参数，包括光伏板的衰减系数和倾斜角度数据；为模型的权重系数； 基于LSTM神经网络预测未来24小时的光伏发电量，结合储能电池的状态和负载需求，设计动态优化模型，优化目标为最大化光伏板的发电利用率，同时最小化储能电池的循环损耗和电网峰谷差率，动态优化模型公式如下： 式中，T为优化周期的时间步总数；为t时刻的电价；为t时刻从电网购电的功率；为储能损耗的权重系数；为储能电池的充电效率；为t时刻储能电池的充电功率； 动态优化模型的约束条件包括：储能电池容量约束条件、光伏板发电量约束条件、负载需求约束条件、充放电功率约束条件； 所述储能电池容量约束条件为：Emin≤Et≤Emax，其中Et是t时刻储能电池的剩余电量，Emin和Emax分别是储能电池的最小和最大容量； 所述光伏板发电量约束条件为：Ppv,t≤Ppv,max，其中Ppv,t是t时刻的光伏板发电量，Ppv,max是光伏板的最大输出功率； 所述负载需求约束条件为：P4,t≤Ppv,t+P1,t+P3,t，其中P4,t是t时刻的负载需求，P3,t是t时刻储能电池的放电功率； 所述充放电功率约束条件为：P2,t≤P2,max，P3,t≤P3,max，其中P2,max和P3,max分别是储能电池的最大充电和放电功率； 所述自适应休眠算法包括：水质传感器在连续5次取样波动率＜5%时进入深度睡眠模式；数据分析模块采用事件驱动唤醒机制，仅在水质异常或收到远程指令时激活；远程通信模块在无数据传输时切换至eDRX省电模式； 其中，水质传感器进入深度睡眠模式的触发条件为水质传感器在连续k次取样的波动率δ＜5%，波动率δ满足以下关系式： 式中，为最近k次取样数据，为取样数据的均值。

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