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龙图腾网获悉北京协合运维风电技术有限公司申请的专利一种升压站厂区数据采集自控节能管理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：CN121328948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511894449.1，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种升压站厂区数据采集自控节能管理系统是由陆一川;朱永峰;刘瑞华;陈振华;张立忠;周璐瑶;朱佳佳设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种升压站厂区数据采集自控节能管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及升压站厂区管理技术领域，且公开了一种升压站厂区数据采集自控节能管理系统，通过对升压站厂区全要素运行数据的标准化采集与深度特征提取，采用物理信息神经网络与Transformer架构的创新组合，建立了涵盖负荷变化、设备效率衰减、环境耦合影响的精准预测体系，同时通过数据包络分析与生命周期评价方法，构建了能效－碳排双维度的动态评估机制，基于多目标优化算法与模型预测控制的融合，形成了考虑经济运行与低碳约束的实时控制策略，进而达到提升系统整体能效水平与碳排管理精度的双重目标。

本发明授权一种升压站厂区数据采集自控节能管理系统在权利要求书中公布了：1.一种升压站厂区数据采集自控节能管理系统，其特征在于，包括：多源数据采集与预处理模块：采集升压站厂区内各类智能传感器的异构数据，对原始异构数据进行预处理，形成多源特征数据集；AI能效预测模块：基于特征数据集，采用注意力机制增强的长短期记忆网络进行多时间尺度负荷预测，通过Transformer架构实现设备效率衰减曲线与健康状态预警，利用物理信息神经网络耦合环境因素与新能源出力，分析其对主变冷却效率、载流量及净负荷的影响机制，输出负荷预测、效率预警、耦合系数及模型参数；其中，所述通过Transformer架构实现设备效率衰减曲线与健康状态预警包括：基于Transformer架构构建设备健康状态评估模型，通过分析运行参数与基准效率的偏差趋势，预测关键设备的效率衰减曲线及剩余高效运行寿命，具体执行以下操作：收集关键设备的历史运行参数数据，对数据进行标准化预处理，并分割为训练集和测试集，构建Transformer编码器模型，该模型包含多头自注意力机制和前馈神经网络层，用于捕捉运行参数序列中的长期依赖关系和局部特征，在训练阶段，使用均方误差损失函数和Adam优化器，通过反向传播算法最小化预测效率与真实效率的偏差，并引入早停机制防止过拟合，在预测阶段，输入实时运行参数序列，模型输出效率衰减曲线的关键参数，进而通过积分计算剩余高效运行寿命，通过交叉验证和置信区间评估模型鲁棒性，并部署到边缘计算设备实现在线监控和预警，Transformer编码器模型公式为：，其中，表示在时间预测的设备效率值，是Transformer多头自注意力机制的输出，分别是查询、键和值矩阵，是键向量的维度，和标准是输出层的权重和偏置参数，通过训练学习得到，最终输出用于计算效率衰减曲线，其中是初始效率，是衰减系数，剩余高效运行寿命标准，是效率阈值，参数是一个指示函数，其作用是判断设备在当前效率是否高于预设的效率阈值；所述利用物理信息神经网络耦合环境因素与新能源出力，分析其对主变冷却效率、载流量及净负荷的影响机制包括：利用物理信息神经网络将设备散热模型、空气动力学模型与数据驱动模型相结合，量化分析环境因素与新能源出力对主变冷却效率、架空线载流量及系统净负荷的耦合影响机制，预测不同条件下的能效变化；具体为：定义设备散热的物理方程，基于傅里叶热传导定律和空气动力学的纳维-斯托克斯方程简化形式构建物理信息神经网络，在训练过程中，损失函数由数据驱动损失和物理约束损失加权求和，数据驱动损失使用均方误差计算预测值与真实监测值的偏差，物理约束损失通过自动微分计算神经网络输出对输入的偏导数并强制满足物理方程残差，通过梯度下降算法优化总损失，使网络学习到环境因素与新能源出力的非线性耦合关系，在不同边界条件下推理预测能效变化趋势；能效与碳排放评估模块：基于实时数据与预测结果，建立能效-碳排双维度评估体系，动态计算厂区综合能效指标并识别能效瓶颈，同时核算碳足迹及绿色电力减排量，通过基准比对与合规性检查生成综合评估报告；自适应控制优化模块：根据预测与评估结果，构建优化模型，滚动求解变压器分接头、电容器组、储能系统及辅机的控制策略，输出指令序列。

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