国家知识产权局信息显示,深圳市省油灯网络科技有限公司申请一项名为“一种基于深度学习的户外电源自动故障诊断方法”的专利,公开号CN122365242A,申请日期为2026年4月。
专利摘要显示,本发明涉及户外电源诊断技术领域,公开了一种基于深度学习的户外电源自动故障诊断方法。该方法采集户外电源系统中电池组模块、逆变器模块及控制电路模块的实时运行参数;构建描述各子模块间故障传播路径的有向拓扑网络,通过入邻域集定义故障信息交互方向;生成包含电压波动、温度梯度及电流纹波特征向量的多维故障特征矩阵,将其输入动态更新的故障诊断模型,输出各子模块的初始故障概率;根据当前充放电阶段修正初始故障概率,生成工况自适应故障概率,并基于有向拓扑网络传递至关联子模块的入邻域集;判断该概率是否达到预设故障等级阈值,达阈值则触发故障定位指令,可有效提升户外电源故障诊断的实时性与准确性。
天眼查资料显示,深圳市省油灯网络科技有限公司,成立于2015年,位于深圳市,是一家以从事批发业为主的企业。企业注册资本500万人民币。通过天眼查大数据分析,深圳市省油灯网络科技有限公司共对外投资了1家企业,财产线索方面有商标信息9条,专利信息49条,此外企业还拥有行政许可11个。
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来源:市场资讯