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龙图腾网获悉昆明理工大学;云南省交通科学研究院有限公司申请的专利一种融合云端检测和终端控制的高速公路隧道电能质量智能监测方法及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：CN118818181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202410844944.0，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种融合云端检测和终端控制的高速公路隧道电能质量智能监测方法及系统是由张开文;和永军;马聪;张云;王晋;王骏涛;李贵文;刘竞阳;杨晓牧;刘勇;杨加宇;冯勋伟;魏永俊;常国威;冯冰;董文杰;蔡泽林;江俊霆;杨锐;栾皓榆;吴东瑞;张文超;李斌;高艳梅;宋晓轩;顾晓英;郭红林;何正轩;付艳彬设计研发完成，并于2024-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合云端检测和终端控制的高速公路隧道电能质量智能监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电能质量智能监测技术领域，且公开了一种融合云端检测和终端控制的高速公路隧道电能质量智能监测方法及系统采集隧道机电、照明、风机、消防、监控部件中的数据，建立GRU+Encoder+XGboost模型，将实时采集的数据输入到GRU+Encoder+XGboost模型中，对不同回路的电能质量进行判断，若回路发生异常，则上报异常数据。该方法通过云端检测中心接收智能终端控制设备采集到的数据后对数据进行预处理和标准化处理，并对数据正常和各类异常情况进行数据标定，后用标定的数据对GRU+Encoder+XGboost模型进行训练，最后运用训练好的模型检测终端控制设备传入的实时数据，以便检测隧道电能质量是否发生异常，若发生异常，则定位发生异常的回路通过智能终端控制设备切断相应的回路。

本发明授权一种融合云端检测和终端控制的高速公路隧道电能质量智能监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合云端检测和终端控制的高速公路隧道电能质量智能监测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、采集隧道机电、照明、风机、消防、监控部件中的三相电压、三相线电压、三相电压谐波畸变率、三相电流谐波畸变率、三相电流3，5，7次谐波和频率；S2、将采集到的三相电压、三相线电压、三相电压谐波畸变率、三相电流谐波畸变率、三相电流3，5，7次谐波和频率进行传输并存储；S3、对步骤S2中存储的数据进行预处理及数据标定，预处理的步骤包括：S3.1、对三相电压V、三相线电压VA、VB、VC、VAB、VAC、VBC、三相电压谐波畸变率HV、三相电流谐波畸变率HI、三相电流3，5，7次谐波HI3、HI5、HI7、频率F数据进行去除噪音数据和缺失值填充等预处理和数据标准化处理，后将数据分成80％的训练集和20％的测试集；S3.2、以固定时间间隔对采样数据进行排列，得到输入数据，并对输入数据进行数据标定；S4、建立GRU+Encoder+XGboost模型，并将步骤S3中预处理及数据标定后的三相电压、三相线电压、三相电压谐波畸变率、三相电流谐波畸变率、三相电流3，5，7次谐波和频率作为输入数据对GRU+Encoder+XGboost模型训练，具体过程：S4.1、建立GRU+Encoder+XGboost模型，其中，GRU+Encoder+XGboost模型包括GRU层、Encoder层和XGBoost层，其中，GRU层由重置门和更新门组成，Encoder层用于对经过GRU层的数据进行抽象和编码，并将编码后的数据输入到XGBoost层中，XGBoost层用于输出对电能质量的分类结果，根据此结果判断电能质量；S4.2、将输入数据输入GRU+Encoder+XGboost模型，对GRU+Encoder+XGboost模型进行训练；S4.3、将训练好的GRU+Encoder+XGboost模型进行存储；S5、将实时采集的数据输入到GRU+Encoder+XGboost模型中，对不同回路的电能质量进行判断，若回路发生异常，则上报异常数据。

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