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龙图腾网获悉深圳市希尔科技发展有限公司申请的专利一种机房动力的智能监控方法、装置、设备及存储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：CN119493708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411647012.3，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种机房动力的智能监控方法、装置、设备及存储介质是由黄美仁;王鹏设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机房动力的智能监控方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及智能监控技术领域，公开了一种机房动力的智能监控方法、装置、设备及存储介质，该方法通过采集多个历史周期内各机房设备的总电流与总电压值，以及各电能单元的电流值，经归一化处理后构建训练与测试集，并计算实际电能数据。基于相邻历史周期总电流的变化量，为每个设备建立时序权重，形成时序权重数据。同时，利用单元电流值与总电流值计算出设备的时序系数，得出时序系数数据。结合时序系数与权重数据，计算每个设备的影响值及其概率分布，获得时序总影响概率。以时序总影响概率、数据时间序列及实际电能数据为依据，训练神经网络模型，最终实现对机房设备电能消耗的精确预测。本方法实现了精准预测机房设备消耗的电能。

本发明授权一种机房动力的智能监控方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机房动力的智能监控方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集若干个历史周期内每个机房设备的总电流值及对应的总电压值，以及采集每个电能单元的单元电流值； 将所述总电流值和所述总电压值进行归一化处理，构建训练集和测试集； 根据所述总电流值和所述总电压值进行计算，得到电能实际数据； 根据相邻历史周期的所述总电流值的增量，构建每个机房设备的时序权重，得到时序权重数据； 根据所述单元电流值和所述总电流值计算对应机房设备的时序系数，得到时序系数数据； 根据所述时序系数数据和所述时序权重数据构建每个机房设备的影响值，并计算影响值的概率分布，得到时序总影响概率； 将所述训练集和所述测试集作为训练数据，根据所述时序总影响概率、采集数据的时间顺序和所述电能实际数据对神经网络模型进行训练，得到训练完成的神经网络模型； 将所述神经网络模型的输出确定为电能预测数据，其中，电能预测数据用于预测每个机房设备未来时刻所消耗的电能百分比。

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