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龙图腾网获悉陕西恒盛智能电气有限公司申请的专利一种面向海量时序数据的配电系统能效动态优化与节能控制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：CN121390961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511937219.9，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种面向海量时序数据的配电系统能效动态优化与节能控制方法是由李伟设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向海量时序数据的配电系统能效动态优化与节能控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据处理与管理技术领域，具体公开提供的一种面向海量时序数据的配电系统能效动态优化与节能控制方法，包括：获取配电系统海量时序数据并进行自适应分层压缩生成压缩数据；对压缩数据动态提取时间、能效及设备状态多维特征生成动态特征向量；将特征向量输入自适应优化模型，通过动态权重机制预测能效趋势生成预测结果；基于预测结果生成实时控制策略并执行设备参数调整；采集反馈数据，当能效偏差超出阈值时，利用反馈同步优化压缩操作与预测模型。本发明显著提升了能效优化的整体性与持续性，差异化的数据压缩与动态权重机制大幅提高预测准确性，以及实现了节能、稳定与成本目标协同优化。

本发明授权一种面向海量时序数据的配电系统能效动态优化与节能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种面向海量时序数据的配电系统能效动态优化与节能控制方法，其特征在于，包括： A1、获取配电系统的海量时序数据，并对海量时序数据进行自适应分层压缩操作，生成压缩数据； 所述对海量时序数据进行自适应分层压缩操作，生成压缩数据，包括： 识别海量时序数据中的突变类数据、缓变类数据和关联类数据； 对突变类数据采用无损压缩方法进行处理，生成第一压缩子数据； 对缓变类数据采用有损压缩方法进行处理，生成第二压缩子数据； 对关联类数据采用主从剔除策略进行处理，生成第三压缩子数据； 整合第一压缩子数据、第二压缩子数据和第三压缩子数据，生成压缩数据； 所述对缓变类数据采用有损压缩方法进行处理，生成第二压缩子数据，包括： 监测缓变类数据的数据变化率，生成变化率指标； 根据变化率指标动态计算压缩比例，生成动态压缩比例； 所述根据变化率指标动态计算压缩比例，是通过将变化率指标映射为动态压缩比例C，其中所述动态压缩比例C由以下公式确定：，其中，和为系统允许的最大和最小压缩比例，为设定灵敏度调节系数，为变化率指标，是以自然常数e为底的指数函数； 应用动态压缩比例对缓变类数据进行有损压缩，生成第二压缩子数据； A2、对压缩数据进行多维特征动态提取，生成动态特征向量； A3、将动态特征向量输入自适应优化模型，通过动态权重机制进行能效趋势预测，生成能效预测结果； 所述将动态特征向量输入自适应优化模型，通过动态权重机制进行能效趋势预测，生成能效预测结果，包括： 分析动态特征向量中特征序列的连贯性，生成权重分配参数，其中所述权重分配参数是通过对动态特征向量中各特征量化的评估分数应用Softmax函数进行归一化处理得到的一组权重； 根据权重分配参数对动态特征向量进行加权处理，生成加权特征向量； 将加权特征向量输入至自适应优化模型进行预测，生成能效预测结果； 所述分析动态特征向量中特征序列的连贯性，生成权重分配参数，包括： 从数据库中调取作为历史运行结果的一系列历史能效目标值，形成历史能效目标值序列； 评估动态特征向量中时间序列波动特征的连贯性，通过计算其与历史能效目标值序列的互信息或皮尔逊相关系数的移动平均值，生成时间权重因子； 评估动态特征向量中能效关联特征的连贯性，通过计算其与历史能效目标值序列的互信息或皮尔逊相关系数的移动平均值，生成能效权重因子； 评估动态特征向量中设备状态特征的连贯性，通过计算其与历史能效目标值序列的互信息或皮尔逊相关系数的移动平均值，生成状态权重因子； 组合时间权重因子、能效权重因子和状态权重因子，用于指导所述Softmax函数的计算，生成权重分配参数； A4、根据能效预测结果，通过多目标协同优化框架生成实时控制策略，并执行实时控制策略以调整配电设备运行参数； A5、采集设备参数调整后的反馈数据，当反馈数据与能效预测结果的能效偏差超出功能定义的阈值时，利用反馈数据同步优化自适应分层压缩操作和自适应优化模型。

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