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龙图腾网获悉山东浪潮智慧建筑科技有限公司申请的专利空调机组的异常检测方法、系统、电子设备及存储介质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：CN119538132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411431660.5，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权空调机组的异常检测方法、系统、电子设备及存储介质是由徐昆;李启凯;王家驹;霍璇;李亮设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本空调机组的异常检测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种空调机组的异常检测方法、系统、电子设备及存储介质，属于人工智能领域和工业设备预测性维护领域。该方法包括：采集空调机组的运行参数并输入异常检测模型，输出空调机组的运行参数中的异常时间序列参数，其中，异常检测模型是基于TimesNet算法构建的；将异常时间序列参数输入至故障分类器中，获得空调机组的故障分类结果。通过使用TimesNet算法建立机组正常运行的时间序列模型，对空调机组的多传感器运行参数进行实时检测。对发现问题的时间序列区间输入至基于模式匹配器和多分类器联合构建的故障分类器对故障的类型进行分类。实现了对空调机组设备的异常检测和分类，有效的提升了设备运行的效率。

本发明授权空调机组的异常检测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种空调机组的异常检测方法，其特征在于，包括： 采集空调机组的运行参数； 将所述运行参数输入至预先构建的异常检测模型中，输出空调机组的运行参数中的异常时间序列参数，其中，所述预先构建的异常检测模型是基于TimesNet算法构建的； 将异常时间序列参数输入至故障分类器中，获得空调机组的故障分类结果，其中，所述故障分类器是基于模式匹配器和多分类器联合构建的； 将异常时间序列参数输入至故障分类器中，获得空调机组的故障分类结果，包括： 将异常时间序列参数输入至模式匹配器中进行特征提取，获得异常时间序列异常类型； 针对每一异常时间序列异常类型，采用多分类器确定每一异常时间序列异常类型对应的故障类型，其中，多分类器由随机森林算法、AdaBoost算法和XGBoost算法堆叠而成； 将异常时间序列参数输入至模式匹配器中进行特征提取，获得异常时间序列异常类型，包括： 使用滑动窗口提取异常时间序列，并对异常时间序列进行正则化处理，获得正则化后的异常检测片段； 使用一维卷积提取异常检测片段中的特征，并使用全连接层进行特征分类，获得时间序列异常类型。

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