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龙图腾网获悉内蒙古电力(集团)有限责任公司鄂尔多斯供电分公司申请的专利基于多能互补供能系统电信号的设备用能状态监测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：CN120994973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202511516102.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于多能互补供能系统电信号的设备用能状态监测方法是由杨鹏;王晓阳;郭慧杰;李可可;刘博;李晓伟;王敏;白佳;高宇康;张金江设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多能互补供能系统电信号的设备用能状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多能互补供能系统电信号的设备用能状态监测方法，步骤包括：获取各用能设备时序电信号，预处理后提取多维特征并构建特征向量，集合得原始样本集；对已知状态原始样本施加扰动增强，生成异常行为代理样本集；基于双阶段模型训练机制构建Encoder‑Classifier架构模型；实时采集电信号并按固定窗口输出，预处理提特征后输入模型得监测结果。本发明结合电信号时序特性与设备运行规律，可自动生成异常行为代理样本且无需异常标签，适配复杂设备场景；通过数据增强与相似性学习双阶段训练，使模型识别设备状态及异常，为多能系统安全运行与能效提升提供智能化支撑。

本发明授权基于多能互补供能系统电信号的设备用能状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多能互补供能系统电信号的设备用能状态监测方法，其特征在于： 包括如下步骤： 获取供能系统中各用能设备的时序电信号； 对所述时序电信号进行预处理，获得预处理电信号； 对所述预处理电信号提取多维特征，并基于所述多维特征构建所述用能设备的特征向量；集合各用能设备的特征向量，获得原始样本集； 对多个已知用能状态的原始样本施加扰动增强操作，生成异常行为代理样本集； 基于双阶段模型训练机制构建设备用能状态监测模型；所述设备用能状态监测模型为Encoder-Classifier架构模型，设有共享特征提取网络和线性分类器； 实时采集供能系统中各用能设备的电信号，并基于固定窗口输出实时时序电信号； 将所述实时时序电信号进行预处理，并在提取特征后输入所述设备用能状态监测模型，以获得监测结果； 在双阶段模型训练中，包括如下步骤： 第一阶段训练基于原始样本集进行闭集监督分类训练，优化目标为交叉熵损失函数，算式为： ； 式中，为交叉熵损失，N为第一阶段训练的原始样本数量，为第i个原始样本的真实标签，采用独热编码；为模型对第i个原始样本的预测概率分布； 第二阶段是让模型学习区分已知类样本与异常行为代理样本的特征差异，联合原始样本集与异常行为代理样本集构造具备相似性的训练对，并引入相似性监督损失进行联合建模； 其中，构造联合训练集为； 定义任意两个样本、的标签相似度，算式为： ； 式中，为样本i与样本j的标签相似度； 定义模型对样本的特征编码与相似性监督损失：样本、通过共享特征提取网络Encoder输出的特征编码分别为：、；两者的余弦相似度为；相似性监督损失采用二元相似性监督损失，其算式为： ； 式中，为相似性监督损失，M2为第二阶段构造的训练对总数；最终的联合损失函数为： ； 式中，L为总损失；训练时，第一阶段设置，，初期收敛后，第二阶段切换为。

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