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龙图腾网获悉四川准达信息技术股份有限公司申请的专利一种基于数据驱动的能源调度故障诊断方法、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：CN121502487B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610030474.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于数据驱动的能源调度故障诊断方法、设备及介质是由刘成乾设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动的能源调度故障诊断方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于数据驱动的能源调度故障诊断方法、设备及介质，主要涉及故障诊断技术领域，用以解决现有方案忽视能源数据的多模态分布特性、无法有效捕捉源‑网‑荷‑储各环节间的复杂耦合关系、缺乏对调度策略的感知能力、对噪声干扰敏感的问题。包括：得到图卷积隐藏表示矩阵，进而计算稀疏字典矩阵；优化图卷积稀疏编码目标函数，求解稀疏编码系数，输出特征挖掘数据矩阵；基于特征挖掘数据矩阵，利用引入的调度计划数据与实时运行约束，计算调度策略匹配度矩阵；融合运行状态分类向量与调度策略匹配度矩阵，得到预测故障类别；根据预测故障类别、标注故障类别，迭代训练诊断模型，直至获得训练好的诊断模型。

本发明授权一种基于数据驱动的能源调度故障诊断方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的能源调度故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 基于源-网-荷-储系统对应的多源同步运行数据，构建同步能源数组；获取同步能源数组对应的标注故障类别，进而构建训练样本； 将训练样本输入诊断模型，对训练集中的同步能源数组中的多源同步运行数据进行归一化处理；构建多源同步运行数据间的连接关系矩阵；根据归一化处理后的同步能源数组和连接关系矩阵，构建归一化邻接矩阵； 通过多头图注意力机制对归一化数据矩阵进行信息聚合与变换，拼接预设历史时间窗口特征，得到图卷积隐藏表示矩阵，进而计算稀疏字典矩阵； 基于稀疏字典矩阵，优化图卷积稀疏编码目标函数，求解稀疏编码系数，输出特征挖掘数据矩阵，具体包括通过最小化归一化数据矩阵与稀疏字典矩阵及稀疏编码系数矩阵乘积之间的重构误差，并同时加入对稀疏编码系数矩阵的稀疏性约束以及对稀疏字典矩阵的图平滑正则化约束，联合学习得到优化图卷积稀疏编码目标函数； 通过迭代软阈值算法，在每次迭代中基于稀疏字典矩阵、归一化数据矩阵和图拉普拉斯矩阵更新稀疏编码系数矩阵，得到稀疏编码系数矩阵； 通过稀疏字典矩阵与稀疏编码系数矩阵的乘积，并结合图卷积隐藏表示矩阵的线性变换，经过修正线性单元激活函数处理得到特征挖掘数据矩阵； 基于特征挖掘数据矩阵，利用引入的调度计划数据与实时运行约束，计算调度策略匹配度矩阵；融合运行状态分类向量与调度策略匹配度矩阵，得到预测故障类别；根据预测故障类别、标注故障类别，迭代训练诊断模型，直至获得训练好的诊断模型； 所述运行状态分类向量的动态构建包括：基于特征挖掘数据矩阵，引入运行状态综合指标及其实时变化梯度，结合多模态混合权重构建能够动态反映系统运行健康度与稳定性的运行状态分类向量，为分类提供更丰富的判别依据，表示为： ，式中，表示第t个时间点构建的运行状态分类向量，表征融合瞬时特征、状态变化趋势及多模态信息的综合运行状态； 表示时间点索引，取值范围为到； 表示特征挖掘数据矩阵在第时间点的行向量； 表示向量拼接操作； 表示第t个时间点的运行状态综合指标在第t个时间点的离散梯度，用于衡量运行状态的瞬时变化剧烈程度， 表示在第t个时间点样本属于第个模态的混合权重； 表示与第个模态关联的状态映射向量。

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