东华大学;库车利华纺织有限公司黄克华获国家专利权
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龙图腾网获悉东华大学;库车利华纺织有限公司申请的专利基于人工智能的能耗实时分析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：CN120892763B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511422396.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于人工智能的能耗实时分析方法是由黄克华;黄奕菲;贾春胜;马琳;汪俊亮;丁文胜;郭长华;陈庆照设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于人工智能的能耗实时分析方法在说明书摘要公布了：本发明属于能耗分析技术领域，提供了基于人工智能的能耗实时分析方法。方法包括：对多源异构数据进行时空对齐与融合，构建综合数据集；从综合数据集中截取当前时段的数据；KPCA模型将滑动窗口内的原始数据映射到高维特征空间并进行降维，以提取出数个非线性主成分；在达到更新时机时，采用增量学习算法对KPCA模型的核矩阵与特征子空间进行在线更新，计算各非线性主成分的方差贡献率；根据各非线性主成分的方差贡献率确定当前时段的关键能耗影响因子，至少基于关键能耗影响因子的数值分布、关联关系及变化趋势识别得出主要能耗模式。本发明利用改进的PCA对环锭纺纱场景的主要能耗模式进行更准确的分析。
本发明授权基于人工智能的能耗实时分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的能耗实时分析方法，其特征在于，包括如下步骤：实时采集环锭纺纱全流程的多源异构数据，包括能耗数据、设备运行参数、生产工艺数据及环境数据，并对多源异构数据进行时空对齐与融合，构建综合数据集；基于设定时间长度的滑动窗口，从所述综合数据集中截取当前时段的数据；KPCA模型将滑动窗口内的原始数据映射到高维特征空间并进行降维，以提取出能够表征当前主要能耗模式的数个非线性主成分；在达到更新时机时，采用增量学习算法对KPCA模型的核矩阵与特征子空间进行在线更新，计算各非线性主成分的方差贡献率；其中，所述更新时机是基于从滑动窗口内的新数据中分析得出的能耗模式失效语义来确定的；根据各非线性主成分的方差贡献率确定当前时段的关键能耗影响因子，至少基于关键能耗影响因子的数值分布、关联关系及变化趋势识别得出主要能耗模式。
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