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龙图腾网恭喜南京灿能电力自动化股份有限公司;南京佑友软件技术有限公司申请的专利基于MQTT协议的电能质量监测方法、装置、终端及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：CN119070489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411564628.4，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权基于MQTT协议的电能质量监测方法、装置、终端及介质是由叶细宝;朱荣誉;董光忠;洪圣文设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MQTT协议的电能质量监测方法、装置、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于MQTT协议的电能质量监测方法、装置、终端及介质，其中一种基于MQTT协议的电能质量监测方法包括：采集电力系统数据和实际传感器数据，所述电力系统数据包括电网拓扑结构、电力设备参数、负荷模型；构建电网数字孪生体，生成虚拟传感器数据；融合实际传感器数据和虚拟传感器数据；基于MQTT协议，将融合后的数据传输至中央服务器进行电能质量分析；本发明通过构建电网数字孪生体和生成虚拟传感器数据，将实际电网运行数据与虚拟数据进行深度融合，并优化深度神经网络结构，提高了对电网异常的检测精度，在提高电力系统运行效率的同时，降低能源消耗和环境影响。

本发明授权基于MQTT协议的电能质量监测方法、装置、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于MQTT协议的电能质量监测方法，其特征在于，包括：采集电力系统数据和实际传感器数据，所述电力系统数据包括电网拓扑结构、电力设备参数、负荷模型；构建电网数字孪生体，生成虚拟传感器数据；其中，所述生成虚拟传感器数据包括：根据电力系统数据并通过建模工具建立电网数字孪生体；根据运行情况设置工况，在所述电网数字孪生体上模拟电网的运行状态，生成虚拟传感器数据，包括温度、压力和振动数据；融合实际传感器数据和虚拟传感器数据；基于MQTT协议，将融合后的数据传输至中央服务器进行电能质量分析；其中，采集实际传感器数据包括：安装并配置OPCUA服务器，配置参数包括节点地址、端点URL、认证和安全策略；在OPCUA服务器中定义OPCUA节点，每个实际传感器数据点被映射为一个OPCUA节点；选择OPCUA客户端库，将SCADA系统连接到OPCUA服务器；通过订阅机制获取实际传感器数据，包括温度、压力和振动数据；其中，融合实际传感器数据和虚拟传感器数据包括：Qt=λ1tDt+λ2tVt+δt式中，Q为在时间t上融合后的数据，λ1t、λ2t为随时间t动态调整的融合权重，λ1t+λ2t=1，Dt为在时间t上的实际传感器数据，Vt为在时间t上的虚拟传感器数据，δt为在时间t上的自适应误差修正项； ;式中，δ0为初始误差值，et-1为前一时刻的预测误差，α为调整系数，决定了误差修正项δt对前一时刻误差et-1的响应程度，本申请通过PID控制器对α进行动态优化，公式如下： ;其中：为PID控制器的输出，即调整α的值；qt为目标值与实际值的差；Kp为比例增益，决定了误差对PID控制器输出的即时响应程度；Ki为积分增益，即PID控制器对误差的累积响应，积分项用于消除系统中的长期偏差；Kd为微分增益，即PID控制器对误差变化速率的响应，微分项用于预测误差的未来变化，有助于改善系统的稳定性和响应速度；表示从时间0到当前时间t的误差累积，用于积分控制，表示从起始时间到当前时间t之间的任意时间点，用于计算累积效应；为前馈控制项，根据系统的输入或外部扰动进行调整，提高系统对外部扰动的响应；其中，电能质量分析包括：中央服务器设置有分析模型，所述分析模型包括输入层、卷积层、深度神经网络层、注意力机制层、正则化层和输出层；将融合后的数据通过输入层进入分析模型进行电能质量分析，检测电网中的异常情况，包括电压异常、电流异常、频率异常、设备故障、负荷异常；其中，输入层用于处理输入数据；卷积层包括32个卷积核和最大池化层，采用ReLU激活函数，深度神经网络层包括四层隐藏层，其中第一隐藏层包括128个神经元，采用ReLU激活函数，第二隐藏层包括256个神经元，采用ReLU激活函数；第三隐藏层包括512个神经元，采用ReLU激活函数；第四隐藏层包括256个神经元，采用ReLU激活函数，在每两个隐藏层之间设置残差连接，使用跳跃连接将前一层的输出直接加到后续层的输入中，残差连接公式为：Outputresidual=Outputlayer+Inputlayer式中，Outputresidual为残差输出，Outputlayer为当前层的输出，Inputlayer为当前层的输入。

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