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龙图腾网获悉北京合锐赛尔电力科技股份有限公司申请的专利智能电缆分支箱自适应负荷控制方法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：CN121440581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202512037233.X，技术领域涉及：H02J3/0012；该发明授权智能电缆分支箱自适应负荷控制方法及系统是由袁文树设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能电缆分支箱自适应负荷控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电力系统配电自动化技术领域，具体涉及智能电缆分支箱自适应负荷控制方法及系统，方法包括实时采集并预处理分支回路的电流数据和电缆接头处的温度数据，获取数据置信度因子，提取电流变化率和温升速率；通过负荷趋势预测模型获取未来设定时间段内的负荷预测值；计算到达极限耐受温度的剩余热耐受时间；基于自适应负荷控制决策模型和粒子群优化算法，计算输出负荷控制调节系数；根据负荷控制调节系数判定当前状态区间，结合剩余热耐受时间，控制执行端执行维持通流、短时过载监测预警和分断限流的分级响应策略。本发明结合负荷预测与瞬态热路模型算剩余热耐受时间，经粒子群优化的径向基函数神经网络决策，实现了负荷控制的分级响应。

本发明授权智能电缆分支箱自适应负荷控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.智能电缆分支箱自适应负荷控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 实时采集并预处理分支回路的电流数据和电缆接头处的温度数据，对预处理后的电流数据和温度数据执行电热耦合可信度校验，获取数据置信度因子，并提取出电流变化率和温升速率； 将预处理后的电流数据输入负荷趋势预测模型，获取未来设定时间段内的负荷预测值； 结合负荷预测值，利用瞬态热路等效模型，依据电缆绝缘材料的热特性参数与极限耐受温度，通过有限差分迭代算法进行求解，计算到达极限耐受温度的剩余热耐受时间； 将数据置信度因子、电流变化率、温升速率、负荷预测值和剩余热耐受时间输入采用径向基函数神经网络架构的自适应负荷控制决策模型，并采用粒子群优化算法进行训练优化，计算输出负荷控制调节系数，过程包括： 将数据置信度因子、电流变化率、温升速率、负荷预测值以及剩余热耐受时间归一化处理后组合构建为输入特征向量； 构建自适应负荷控制决策模型，自适应负荷控制决策模型包括决策输入层、决策隐含层和决策输出层，其中决策隐含层采用高斯径向基函数作为激活函数，获取包含历史时刻的输入特征向量与对应的理想负荷控制调节系数的历史运行数据集，作为模型训练样本； 采用粒子群优化算法对自适应负荷控制决策模型的网络参数进行寻优，得到优化后的自适应负荷控制决策模型，网络参数包括决策隐含层的基函数中心向量、决策隐含层的基函数宽度向量以及决策隐含层到决策输出层的输出权重； 初始化粒子群，设定粒子种群规模、学习因子、惯性权重以及最大迭代次数，并将网络参数编码为粒子的位置向量； 执行粒子适应度评估，将历史运行数据集输入自适应负荷控制决策模型，利用当前粒子的位置向量对应的网络参数计算模型输出值，计算模型输出值与理想负荷控制调节系数之间的均方误差，并将均方误差的倒数作为适应度函数值； 更新寻优极值，将当前粒子的适应度函数值分别与当前粒子的个体历史最优适应度函数值及种群的全局历史最优适应度函数值进行比较，若当前粒子的适应度函数值更大，则利用当前粒子的位置分别替换更新对应的个体历史最优位置和全局历史最优位置； 执行迭代寻优，根据个体历史最优位置和全局历史最优位置调整粒子的飞行速度和空间位置，循环执行上述粒子适应度评估与更新寻优极值过程，直至达到最大迭代次数、适应度函数值满足收敛条件中的一项，将最终的全局历史最优位置解码为优化后的基函数中心向量、基函数宽度向量和输出权重； 将构建的当前时刻的输入特征向量输入经过优化后的自适应负荷控制决策模型，通过决策隐含层计算高斯径向基函数的输出，并通过决策输出层进行线性加权求和，计算得到负荷控制调节系数； 根据负荷控制调节系数判定当前状态区间，并结合剩余热耐受时间，控制执行端执行维持通流、短时过载监测预警和分断限流的分级响应策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京合锐赛尔电力科技股份有限公司，其通讯地址为：102100 北京市延庆区八达岭经济开发区长城一路1号1幢2层(中关村延庆园)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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