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龙图腾网获悉无锡市新发智联节能有限公司申请的专利基于管理平台的机电设备和电气设备远程AI监测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：CN121010348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511010336.0，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于管理平台的机电设备和电气设备远程AI监测系统是由陈国金;樊燕燕;梁睿;陆晔设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于管理平台的机电设备和电气设备远程AI监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于管理平台的机电设备和电气设备远程AI监测系统，涉及设备监测技术领域。本发明包括数据服务器、展示单元和控制单元，控制单元包括边缘计算层、数据采集层和AI分析引擎，AI分析引擎包括深度学习模块、光伏优化模块、智能体集群和故障溯源模块，数据采集层的输出端与边缘计算层的输入端连接，边缘计算层的端口与数据服务器的端口建立双向通信，边缘计算层的输出端分别与深度学习模块和光伏优化模块的输入端连接，本发明采用多个智能体学习技术，可以实现在多个园区间共享模型参数更新，同时保护本地数据隐私，构建行业专家规则库，与深度学习结果交叉验证，避免出现黑箱模型的情况导致误判。

本发明授权基于管理平台的机电设备和电气设备远程AI监测系统在权利要求书中公布了：1.基于管理平台的机电设备和电气设备远程AI监测系统，包括数据服务器、展示单元和控制单元，所述控制单元包括边缘计算层、数据采集层和AI分析引擎，所述AI分析引擎包括深度学习模块、光伏优化模块、智能体集群和故障溯源模块；其特征在于：所述数据采集层通过数据采集器获取机电设备和电气设备的运行数据，所述边缘计算层对运行数据进行预处理得到第一数据，所述边缘计算层将第一数据转发至数据服务器保存，将第一数据分别输出至深度学习模块而后光伏优化模块，所述深度学习模块输出设备剩余寿命和故障概率并转发至故障溯源模块，所述光伏优化模块模拟理论发电量并转发至故障溯源模块，所述故障溯源模块定位故障传播路径并转发至智能体集群； 所述数据采集层获取的运行数据不足以进行模型训练时，所述智能体集群从边缘计算层中获取第一数据并建立数字预测模型将第一数据转化为模拟训练集，所述智能体集群内部预设若干智能体和专家规则库，从专家规则库中调取不同的专家规则并赋予每个智能体，所述智能体基于模拟训练集进行模型训练，所述智能体集群将设备剩余寿命、故障概率和故障传播路径标记为真实验证集并进行智能体的模型验证，输出每个智能体对每个故障点的权重，以及每个智能体对每个故障点的处理预案； 所述光伏优化模块从第一数据中提取光伏相关数据，基于光伏相关数据构建光伏数据集； 所述光伏优化模块构建GAN模型，GAN模型包括生成器和判别器，两者通过使用光伏数据集对抗训练进行优化，生成器目标为生成接近历史正常发电量的理论值，判别器对生成值的判断概率接近50%，判别器目标为准确区分生成值与真实值，对真实值输出1，对生成值输出0； 当判别器损失稳定在50%左右，且生成的理论发电量与历史正常发电量的平均误差≤5%时，停止训练； 所述模拟训练集的转化过程具体包括以下步骤： 所述智能体集群构建n个差异化智能体，每个智能体搭载基础算法框架，但初始参数随机化，专家规则库内容包括设备物理规律、故障因果关系和运维经验，为每个智能体随机调取m条专家规则，允许重复； 所述数字预测模型将第一数据按照时间顺序分割成不同时间长度的时间段，对n个智能体的权重进行初始化，初始化的数值为1，n个智能体对不同时间长度的时间段进行时间预测，一个智能体只针对一种时间长度的时间段，智能体的预测结果以时间段前后相邻的第一数据进行验证，若智能体预测结果与前后相邻时间段的第一数据误差小于等于5%，则该智能体的权重增加0.05，学习率提高1%，其余智能体权重均减少，反之，若智能体预测结果与前后相邻时间段的第一数据误差大于5%，该智能体的权重不变，学习率降低0.5%； 所述数字预测模型汇总每个不同时长的时间段对应的权重最大的智能体的预测结果得到模拟训练集； 智能体对故障点的处理预案具体包括以下步骤： 智能体获取随机时间戳和随机设备的第一数据并分析得到预测结果，智能体将预测结果与同一设备和同一时间戳下故障溯源模块输出的结果对比，若智能体预测结果与故障溯源模块输出的结果误差小于等于3%，则该智能体的权重增加0.02，学习率提高0.3%，其余智能体权重均减少，反之，若智能体预测结果与故障溯源模块输出的结果误差大于3%，该智能体的权重不变，学习率降低0.15%； 所述智能体完成模拟验证集的训练后，将权重最大的智能体输出结果标记为处理预案。

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