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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种电解水制氢与电网联合运行的预警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：CN118858814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411033454.9，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统是由张春雁;窦真兰;钱峰;王俊;陈景琪;宋平;陆启宇;李中豪;郏琨琪;徐瀚诚设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统在说明书摘要公布了：本发明属于电网预警技术领域，具体涉及一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统，包括以下模块：电解模块，用于根据电网提供的电力进行水的电解反应，产生氢气；监测模块，用于实时监测电网状态和电解水制氢单元的运行参数；数据分析模块，分析监测模块收集的数据，具体包括：电力波动应对子模块以及设备监控子模块；预警发生模块，基于数据分析模块的输出，当电网状态对电解水制氢单元造成不利影响或电解制氢单元自身出现潜在故障时，向操作员发出预警信号。本发明通过早期故障预警，能够帮助操作员及时进行维护和修复，显著减少因故障导致的停机时间和相关的维护成本。

本发明授权一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统在权利要求书中公布了：1.一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统，其特征在于，包括以下模块： 电解模块，用于根据电网提供的电力进行水的电解反应，产生氢气； 监测模块，用于实时监测电网状态和电解水制氢单元的运行参数； 数据分析模块，分析监测模块收集的数据，具体包括： 电力波动应对子模块，针对电网电力供应的不稳定性，实时调整电解水制氢单元的能耗，以适应电力波动，当监测到电力过剩或不足时，自动发出预警，并通过调整电解过程的输入功率来响应预警； 设备监控子模块，采用拓扑数据分析法，分析电解制氢单元的运行参数，预测潜在故障； 预警发生模块，基于数据分析模块的输出，当电网状态对电解水制氢单元造成不利影响或电解制氢单元自身出现潜在故障时，向操作员发出预警信号； 所述设备监控子模块中的拓扑数据分析法TDA具体包括： 数据映射与网络构建：将电解水制氢单元的运行参数映射到高维数据点中，运行参数为电解电流、电解电压、水温、电解槽的压力和电解质浓度，使用高维数据点构建一个抽象网络，其中，节点表示实际的测量点，边连接具有相似属性的节点； 拓扑特征提取：应用TDA中的持久同调技术来分析由参数形成的数据结构的拓扑特性，关注数据中的“洞”或连续性中断，指示异常或故障模式，将持久同调得到的拓扑特征转化为可用于机器学习的特征向量； 模式识别与故障预测：创建每个操作状态的拓扑签名，通过比较不同时间点的拓扑签名，监测状态的变化，利用拓扑变化监测运行中的异常，异常表现为拓扑结构的突然变化或新出现的拓扑特征； 一旦监测到拓扑异常，将自动触发预警，提示故障或需要注意的变化，根据拓扑分析结果，动态调整监控参数的阈值，以适应运行环境的变化和设备老化的影响，监控参数包括电解电流、电解电压、水温、电解槽的压力以及电解质浓度； 所述持久同调技术具体包括： 构建点云：将监测到的电解电流、电解电压、水温、电解槽的压力和电解质浓度视为多维空间中的点，每个时间点的参数值组成一个点，形成一个点云数据集； 构建过滤器：定义一个“半径”参数r，用于创建覆盖点云的超球体，随着r增加，超球体逐渐扩展，开始相互重叠并形成连接，形成的连接结构视为简化的复杂； 计算Vietoris-Rips复形：对于给定的半径r，构建一个Vietoris-Rips复形，用于表示数据点间的连接，复形包括点、线、三角形，随着r增加，复形越来越大； 持久图和巴塞特图的生成：随着半径r的变化，记录出现和消失的洞，即拓扑特征，洞代表数据中的环状结构或空洞，洞的出现和消失与状态变化相关，生成持久图和巴塞特图，显示拓扑特征随r的变化； 分析持久图和巴塞特图，识别关键拓扑变化，一个突然出现的洞表明出现了新的异常状态，根据分析结果，预测潜在故障并发出预警信号； 所述持久图中，每个参数集的持久同调结果用系列条形码来表示，每个条形码对应一个洞的生存时间，条形码的集合形成了当前状态的拓扑签名； 巴塞特图中，每个点代表一个洞，横坐标是该洞出现的尺度，纵坐标是消失的尺度； 所述动态调整监控参数的阈值包括基于统计分析的调整，使用统计方法计算每个监控参数的历史数据波动性，如果某参数的波动性增大，需要调宽该参数的阈值范围； 所述统计分析包括计算每个参数的均值、标准差和变异系数CV，具体包括： 均值是一组数据的平均值，用于表示数据集的中心点，对于给定的数据集，均值μ计算公式为： ； 其中，n是数据点的数量，xi是单个数据点的值； 标准差是衡量数据集分散程度的统计量，用于描述数据点与均值的偏离程度，对于同一数据集X，标准差σ计算为： ； 变异系数是衡量相对波动性的指标，用于比较不同量级的数据的波动性，变异系数的计算为：；CV的值越大，表示数据的波动性越高。

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