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龙图腾网获悉江苏金卓能技术有限公司申请的专利基于机器学习的无人值守配电房集约化配电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：CN121395682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511930104.7，技术领域涉及：H02J13/10；该发明授权基于机器学习的无人值守配电房集约化配电系统及方法是由曹鹏设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的无人值守配电房集约化配电系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的无人值守配电房集约化配电系统及方法，包括：采集无人值守配电房运行数据，执行预处理并生成标准化输入数据集；构建拓扑、工况与设备特征关联关系，形成三维耦合特征结构；输入层次图时序决策网络，融合拓扑与时序特征输出候选控制动作；依据联合特征构建动态可行域，筛选满足约束的安全动作集合；输入拓扑可逆神经微分控制模块，预测瞬态响应并优化执行动作；下发控制指令并采集反馈，触发模型增量更新实现闭环优化。本发明通过引入层次图时序决策网络与拓扑可逆神经微分控制机制，实现无人值守配电房的智能化集约调度与自学习闭环优化控制。

本发明授权基于机器学习的无人值守配电房集约化配电系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的无人值守配电房集约化配电方法，其特征在于，包括： 采集多个无人值守配电房的运行数据，对运行数据执行预处理，形成标准化输入数据集； 基于标准化输入数据集构建拓扑、工况及设备三类特征之间的关联关系，为每个配电节点建立包含电气参数、热参数及健康度的特征向量，为每条连接关系设置电气阻抗、热耦合系数及频域关联特征，依据节点间的能量流动和运行应力计算结果对各关联权重进行动态更新，形成三维耦合特征结构； 将三维耦合特征结构输入至层次图时序决策网络模型，对拓扑关系特征与时序负载特征进行联合学习，通过交叉注意力机制融合多维特征信息，生成表征无人值守配电房群体运行状态的联合特征向量，输出候选控制动作； 根据联合特征向量，构建动态可行域，对候选控制动作执行动态可行域投射，将候选控制动作映射至动态可行域内，获得满足物理与电气安全约束的安全动作集合； 将安全动作集合输入拓扑可逆神经微分控制模块，对安全动作的执行过程进行瞬态响应预测，计算电流涌流与电压暂降参数，并对执行顺序与时间窗进行自适应优化，生成经瞬态优化后的执行动作； 依据执行动作，向配电终端设备发送控制指令，执行功率调度、开关切换及无功补偿操作，采集执行反馈数据，更新三维耦合特征结构与动态可行域，当预测结果与实际反馈存在偏差时触发层次图时序决策网络模型增量更新。

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