恭喜内蒙古电力(集团)有限责任公司包头供电分公司闫志刚获国家专利权
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龙图腾网恭喜内蒙古电力(集团)有限责任公司包头供电分公司申请的专利安全能量效率最大化的光纤浸水感知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:CN120017172B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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:202510473126.9,技术领域涉及:H04B10/80;该发明授权安全能量效率最大化的光纤浸水感知方法是由闫志刚;崔敏;闫诗琦;王金睿;丁昀民;苏鑫越;徐贵;张瑞强;赵磊;杨鹏;马梦真设计研发完成,并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本安全能量效率最大化的光纤浸水感知方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种安全能量效率最大化的光纤浸水感知方法。该方法通过多传感器感知光缆环境状态信息,利用光传感技术传递数据,在数据中心对数据进行分析与计算。其中利用分层元强化学习,训练模型不断优化系统参数,从而达到安全能量效率最大化。
本发明授权安全能量效率最大化的光纤浸水感知方法在权利要求书中公布了:1.安全能量效率最大化的光纤浸水感知方法,其特征在于,包括如下步骤: S1,光纤传能系统的构建与初始化,选用高功率输出、适用于长距离传输的激光作为光源,并计算其输出功率,确保能量传输效率;同时,选择单模光纤以支持大功率传输,评估光纤的传输损耗,确保系统稳定性;通过调节光源输出功率并平均分配给各传感器,保证每个传感器正常运行;最后,调试系统,验证光源、光纤和耦合系统的性能,确保整体能量传输效率达到设计要求; S2,通过光传感技术实现浸水感知功能并反馈数据,利用光纤传感器检测浸水,监测信号强度随水浸程度的变化;将传感器数据通过光纤网络传输至监控中心,考虑传输过程中的信号损耗;系统根据信号变化判断浸水事件,若变化超出预设阈值,则触发反馈;定期校准系统,调整校准参数,确保感知信号的准确性; S3,计算安全性保障指标及能量效率,通过风险评估模型,综合考虑各节点的功率消耗、温度和湿度,计算系统的安全性指标;同时,计算系统的能量效率,评估输出功率与输入功率的比值;设计优化目标,平衡安全性和能量效率,通过调整系统参数,实现整体性能最优; S4,利用分层强化学习算法优化系统参数,设计分层强化学习框架,高层策略制定长期计划,低层策略执行短期操作;定义状态空间和动作空间,设计奖励函数以平衡能量效率与安全性;通过训练模型,使其快速适应新任务,优化系统参数,提升整体性能; S5,通过实时的能量监测与反馈机制,最大化安全能量效率,利用传感器实时监测系统状态,获取功率、温度数据;基于分层元强化学习模型,动态调整控制策略;持续监测与调整,直至安全能量效率达到最优,输出最佳控制策略; 其中,在S4步骤中,在分层强化学习中,设计两个层次的策略,低层策略执行短期的具体动作,整传感器灵敏度和优化功率传输效率,高层策略负责长远的决策,确定感知频率和选择能源管理策略; 首先,为了应用分层元强化学习算法,需要定义状态空间、动作空间和奖励函数; 状态空间包括系统中所有可能的环境和系统状态,在光纤浸水感知系统中,状态空间表示为一个向量,包含功率传输状态,温度状态,湿度状态,浸水状态,光纤系统功率传输效率,系统风险度,状态空间表示如下: (14) 其中表示第个设备及其环境变量的状态; 其次,动作空间包含所有可能的控制动作,每个控制动作会改变系统的参数,以便优化能量效率和安全性; 高层策略的动作空间定义为: (15) 低层策略的动作空间为: (16) 其中,和分别是高层和低层策略的动作空间,和分别是高层和底层策略的动作; 高层策略关注长期统计特征,统计特征合集定义为: (17) 其中表示平均功率传输状态,表示总采样时间,表示采样起始时间,表示温度波动方差,温度随时间t变化的函数,表示温度均值,表示湿度状态最大值,表示浸水事件期望频率,表示光纤系统功率传输效率均值,表示系统风险度均值; 低层策略关注瞬时环境状态,统计特征合集定义为: (18) 其中为功率传输状态,为温度状态,为湿度状态,为浸水状态,光纤系统功率传输效率变化梯度,为系统风险度变化速率; 然后,奖励函数是衡量系统当前状态与执行动作后状态的质量的函数,其中表示状态空间,表示智能体采取的行动,,奖励函数应同时考虑系统的安全性和能量效率两个方面;系统在执行每个动作后,计算一个综合奖励来评估该动作的有效性,计算公式如下: (19) 其中,是执行动作后能量效率的变化,是系统风险的变化,和是调节能量效率与安全性风险的权重系数; 最后,模型的目标是学习如何从之前的经验中快速适应新任务,使得模型可以在面对不同的浸水感知任务时快速调整策略,提升训练效率,训练过程通过以下公式表示: (20) 其中,表示系统的参数,是任务集,是在任务集上进行学习后的损失函数,表示训练得到的新的系统参数。
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