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龙图腾网获悉希格玛电气(珠海)有限公司申请的专利一种排水型开关柜湿度管理系统及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：CN119311048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411694080.5，技术领域涉及：G05D22/02；该发明授权一种排水型开关柜湿度管理系统及方法是由李文勇;陈佳妍设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种排水型开关柜湿度管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及排水型开关柜湿度控制技术领域，尤指一种排水型开关柜湿度管理系统及方法，通过在开关柜内设置湿度传感器网络，实现获取开关柜内不同点位的湿度数据，生成湿度数据矩阵，并结合环境采集模块获取的外部温湿度信息，生成环境参数矩阵，提升监测精度，克服局部监测的局限性。基于残差神经网络的实时判定单元和深度学习的预测判定单元，对湿度数据矩阵和环境参数矩阵进行分析，精准区分非潮湿、自然类潮湿和意外类潮湿，从而选择合适的除湿策略，有效降低误判和延迟反应带来的设备故障风险，节约了除湿装置的能耗成本。

本发明授权一种排水型开关柜湿度管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种排水型开关柜湿度管理系统，其特征在于，包括依次连接的湿度传感器网络、湿度分析模块和排水控制模块，还包括环境采集模块，所述环境采集模块与所述湿度分析模块连接； 所述湿度传感器网络用于获取开关柜内不同点位的湿度数据，根据点位的空间位置构建湿度数据矩阵，收集连续时间线的湿度数据矩阵构建湿度矩阵集； 所述环境采集模块用于采集开关柜外的温度数据与湿度数据,基于开关柜外的温度数据与湿度数据构建环境参数矩阵； 所述湿度分析模块包括实时判定单元和预测判定单元； 所述实时判定单元用于基于残差神经网络对湿度矩阵集与环境参数矩阵进行分析，判定潮湿类型，所述潮湿类型包括非潮湿、自然类潮湿和意外类潮湿； 所述预测判定单元用于执行以下步骤： 基于深度学习对湿度矩阵集进行关联分析，预测未来时间段内各点位的湿度变化趋势，提取潜在湿度异常区域； 判定湿度异常区域与柜内开关是否发生重合并将重合判定结果发送至排水控制模块； 所述排水控制模块用于根据潮湿类型与重合判定结果匹配预设排水策略，根据排水策略控制柜内排水设施进行排水除湿； 所述基于残差神经网络对湿度矩阵集与环境参数矩阵进行分析包括以下步骤： 对湿度矩阵集与环境参数矩阵进行数据预处理，生成预处理数据矩阵，所述数据预处理包括数据清洗与归一化； 基于预处理数据矩阵构建残差神经网络模型，通过若干残差块逐层提取高维特征，生成特征图； 通过注意力机制对特征图进行加权分析，生成潮湿类型判定结果； 所述残差神经网络模型的公式如下： ； 其中，为输入数据，包括预处理数据矩阵；为网络输出结果，包括潮湿类型的判定结果或湿度变化趋势的预测；和为残差块的权重矩阵；和为偏置项；为整流线性单元激活函数；为Sigmoid激活函数； 所述残差神经网络模型通过以下步骤进行训练： 构建训练数据集，将历史湿度矩阵集与环境参数矩阵作为输入数据，将潮湿类型和湿度变化趋势作为目标输出，生成带标注的数据样本集； 初始化残差神经网络模型的参数，采用随机梯度下降法进行初始训练，通过交叉熵损失函数计算每次迭代的误差； 对残差神经网络模型进行误差反向传播训练，通过逐层调整残差块的权重参数； 通过K折交叉验证方法进行对训练完成的残差神经网络模型进行验证； 所述注意力机制通过以下步骤进行训练： 以历史湿度矩阵集、环境参数矩阵及对应的潮湿类型作为输入数据，通过时间序列构建时序特征集，生成训练样本集； 初始化注意力机制模型的查询、键和值矩阵，对输入数据进行特征权重计算，根据不同湿度特征点的相对重要性分配权重； 基于训练样本和权重计算结果，继续调整查询、键和值矩阵； 所述柜内排水设施包括：烘干装置、风扇、若干通风口和柜底排水口； 所述预设排水策略包括： 若潮湿类型为非潮湿且重合判定结果为无重合，则关闭烘干抽湿装置、风扇和柜底排水口，打开通风口； 若潮湿类型为非潮湿且重合判定结果为有重合，则打开烘干抽湿装置，关闭风扇、通风口和柜底排水口； 若潮湿类型为自然类潮湿，则打开烘干抽湿装置，关闭风扇、通风口和柜底排水口； 若潮湿类型为意外类潮湿，则打开风扇、通风口和柜底排水口，关闭烘干抽湿装置。

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