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龙图腾网获悉南京绿电智能科技有限公司申请的专利一种基于云边协同的一二次融合成套环网箱能效优化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：CN121567702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610077026.9，技术领域涉及：H04L67/101；该发明授权一种基于云边协同的一二次融合成套环网箱能效优化系统是由朱凯;廖龙;杜杰;王继学设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云边协同的一二次融合成套环网箱能效优化系统在说明书摘要公布了：本发明涉及边缘计算领域，具体为一种基于云边协同的一二次融合成套环网箱能效优化系统。该系统包括：边缘设备部署与数据获取模块，采集运行电参量及设备状态，生成服务调用请求；服务调用模块，基于能效优化服务包，在安全约束下筛选目标控制参数；数据同步模块，通过消息队列协议将数据卸载至云平台；云端服务编排模块，聚合数据更新服务包并下发至边缘；实时控制模块，将参数转换为指令驱动设备动作。本发明采用云端训练与边缘推理协同架构，解决了本地控制缺乏自适应性、边缘资源受限及全云端控制通信时延问题，实现了实时能效优化。

本发明授权一种基于云边协同的一二次融合成套环网箱能效优化系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云边协同的一二次融合成套环网箱能效优化系统，其特征在于，包括： 边缘设备部署与数据获取模块：将边缘计算单元部署于智能配电终端内；实时接收配电网运行电参量和环网箱设备状态数据，整合为状态数据包；并根据状态数据包生成对应的服务调用请求； 服务调用模块：基于所述服务调用请求调用嵌入在边缘计算单元中的能效优化服务包， 所述能效优化服务包是被封装为容器化微服务的独立运行实例，其内部集成了基于深度强化学习的能效决策模型以及用于支持该模型运行的推理环境；所述能效决策模型采用深度Q网络架构，并通过构建奖励函数来表征能效评价指标与电网电压及负荷安全约束条件；其中，所述电网电压及负荷安全约束条件被配置为奖励函数中的边界惩罚项，当监测到的母线电压偏差率超出预设阈值时，向所述能效决策模型施加负值惩罚；所述能效评价指标被配置为所述奖励函数中的目标回报项，其具体值为单位供电周期内的线路损耗降低率与功率因数提升率的加权和；在满足预设电网电压及负荷安全约束条件下，在表征设备运行状态的设备控制参数空间中筛选一组数据作为目标控制参数；所述筛选一组数据作为目标控制参数的具体方式包括：获取与所述环网箱关联的有载调压开关的允许调节范围及无功补偿投切装置的可用投切组数，以最小调节动作单元为步长构建各自的离散状态集合；对各所述离散状态集合执行笛卡尔积运算，生成包含所有可行组合的候选动作库作为所述设备控制参数空间；将当前的所述状态数据包构建为状态向量，输入至基于深度强化学习的能效决策模型；通过所述能效决策模型评估所述候选动作库中各组参数的价值评分，并依据预设动作选择策略输出所述目标控制参数，所述目标控制参数包含无功补偿投切指令和变压器分接头档位指令 数据同步模块：获取所述状态数据包并格式化为同步有效载荷，通过MQTT消息传输协议将所述同步有效载荷卸载至能源物联网云平台； 云端服务编排模块：汇集所述同步有效载荷，并作为反馈数据更新能效优化服务包，并依据预设策略通过网络将更新后的能效优化服务包下发至边缘计算单元； 实时控制模块：将目标控制参数封装为远程设备控制指令，并将远程设备控制指令实时发送至被控设备。

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