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龙图腾网获悉北京博瑞翔伦科技发展有限公司申请的专利基于边缘计算网关的开关电源异常处理方法、设备及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：CN120822155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511322389.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于边缘计算网关的开关电源异常处理方法、设备及介质是由林涛;张伍伟;赵紫君;高嵩;王敏昭;张磊;冯思颖;张继涛;高建新;路红霞;廉龙;水为好设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算网关的开关电源异常处理方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于边缘计算网关的开关电源异常处理方法、设备及介质，涉及开关电源异常处理技术领域，方法包括：根据边缘计算网关和连接的所有终端设备之间的通讯数据，建立边缘计算网关对应的网络知识图谱；根据每一边的先入先出队列中的数据统计特征生成每一边对应的子数据特征向量；使用预设模型对网络知识图谱进行特征提取，得到网络知识图谱对应的网络知识图谱特征；将网络知识图谱特征输入至预设的异常度预测模型，得到当前网络知识图谱对应的异常度θ；根据θ将若干通讯数据发送至云端服务器，以通过云端服务器进行预设的深度异常检测；本发明能够提升开关电源系统异常检测的精准度、故障追溯的便捷性及运维管理的智能化水平。

本发明授权基于边缘计算网关的开关电源异常处理方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算网关的开关电源异常处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S100，根据边缘计算网关和连接的所有终端设备之间的通讯数据，建立边缘计算网关对应的网络知识图谱；网络知识图谱包括若干节点和连接节点的有向边；每一节点对应一个终端设备，边的方向为对应终端设备之间的数据流向；每一边对应一个先入先出队列； S200，每间隔预设时长，根据每一边的先入先出队列中的数据统计特征生成每一边对应的子数据特征向量；所述数据统计特征包括：数据传输频率、数据值的均值方差、异常值占比和数据传输间隔的标准差； S300，使用预设模型对网络知识图谱进行特征提取，得到网络知识图谱对应的网络知识图谱特征； S400，将网络知识图谱特征输入至预设的异常度预测模型，得到当前网络知识图谱对应的异常度θ； S500，若θ＜γ1，则仅将当前的每一队列中在预设时长内进入的数据对应的数据统计特征发送至云端服务器；γ1为第一预设异常度阈值； S600，若θ≥γ1，则依次向前遍历每一历史异常度，直至确定出目标历史异常度θ’；θ’≤γ2；γ2＜γ1；γ2为第二预设异常度阈值； S700，将θ’对应的时间点之后的若干通讯数据发送至云端服务器，以通过云端服务器进行预设的深度异常检测； 步骤S700包括以下步骤： S710，获取θ’之后的每一历史异常度，以得到历史异常度列表τ=τ1，τ2，…，τi，…，τn，i=1,2，…，n；τi为θ’之后的第i个历史异常度，n为θ’之后的历史异常度的数量； S720，针对任一边QR，获取QR在τ中每一历史异常度对应的预设时长内的历史子数据特征向量，以得到QR对应的历史子数据特征向量列表A=A1，A2，…，Ai，…，An；Ai为QR在τi对应的预设时长内的历史子数据特征向量； S730，获取A中每一历史子数据特征向量与预设的标准子数据特征向量XLQR之间的相似度，以得到QR对应的相似度列表B=B1，B2，…，Bi，…，Bn；Bi为Ai与XLQR之间的相似度； S740，若B对应的平均相似度WB＜WB’，则将QR在θ’对应的时间点之后的所有通讯数据发送至云端服务器；否则，不发送QR在θ’对应的时间点之后的通讯数据。

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