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龙图腾网恭喜深圳市周励电子科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的低功耗电源监控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：CN116345677B 。

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：202310134775.7，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种基于人工智能的低功耗电源监控方法及系统是由张骏;徐志刚设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的低功耗电源监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工智能的低功耗电源监控，包括步骤S1：获取电源电路传感器数据形成端口参数集合X；步骤S2：将分段线性插值函数嵌入卷积神经网络结构中；步骤S3：对历史端口参数集合X及对应历史解决方案进行训练，得到电源自调节模型，所述电源自调节模型中包括与蓄电池单体数量相同多个深度神经网络；步骤S4：通过训练确定不同蓄电池单体位置的权重，得到最终电源自调节模型；步骤S5：电源自调节模型根据电路实时参数实时通过通信电路传输至显示屏，显示异常位置并给出解决方案。本发明电源自调节模型包括与蓄电池单体数量相同多个深度神经网络的设置，大大增强了电源监控的准确性，增强用户体验。

本发明授权一种基于人工智能的低功耗电源监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的低功耗电源监控方法，其特征在于，包括步骤S1：获取电源电路传感器数据，包括蓄电池总电压、蓄电池单体电压、蓄电池单体温度、直流配电分路电压、直流配电分路电流、整流器三相输入电压、整流器三相输入电流、交流配电三相电压、交流配电三相电流形成端口参数集合X；步骤S2：将分段线性插值函数嵌入卷积神经网络结构中生成自调节模型；步骤S3：对历史端口参数集合X及对应历史解决方案进行训练，得到电源自调节模型，所述电源自调节模型中包括与蓄电池单体数量相同多个深度神经网络；步骤S4：通过训练确定不同蓄电池单体位置的权重，得到最终电源自调节模型；步骤S5：电源自调节模型根据电路实时参数实时通过通信电路传输至显示屏，显示异常位置并给出解决方案，进而对不同蓄电池单体采集数据进行实时调节；不同蓄电池单体位置的权重通过下面步骤获得：蓄电池单体单独工作或所有蓄电池单体同时工作时对电源参与的影响值进行训练，设置影响值矩阵S，Si,j表示蓄电池单体i与蓄电池j同等变化下电源测量数据Xi与Xj之间的差别值，差别值表示为Si,j＝-||Xi-Xj||2，则S为a×a的矩阵，Sd,d表示同一单体，在不同电源环境下的差别值；最大迭代次数Kmax，得出蓄电池单体位置的权重，为δ＝[δ1,δ2,...,δa]；所述将分段线性插值函数嵌入卷积神经网络结构中生成自调节模型，同时删除残差网络的全局池化层，将最后一层全连接层修改为卷积核大小为3*3、通道数为D的卷积层，将分段线性插值函数的输出连接全局池化层，生成自调节模型；所述分段线性插值函数用于对传感器参数进行自校准。

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