(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210838362.2 (22)申请日 2022.07.18 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114915015 A (43)申请公布日 2022.08.16 (73)专利权人 厦门科司特电子 工业有限公司 地址 361000 福建省厦门市同安区美溪道 思明工业园46号201单 元 (72)发明人 彭县方　 (74)专利代理 机构 福州君越知识产权代理事务 所(普通合伙) 35299 专利代理师 朱玉珍 (51)Int.Cl. H02J 9/06(2006.01) H02J 7/00(2006.01)H02J 7/02(2016.01) H02J 7/35(2006.01) H02J 13/00(2006.01) H04L 67/12(2022.01) H04L 67/10(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/063(2006.01) G06F 16/25(2019.01) 审查员 张少绵 (54)发明名称 基于云端数据矫 正的UPS电源控制系统 (57)摘要 本发明提供基于 云端数据矫正的UPS电源控 制系统， 涉及UPS电源控制技术领域， UPS模块包 括模组化的UPS电源， 且UPS电源之间采用局域网 相互电性连接， 且UPS电源的内置有数据传输芯 片， 电源模块、 控制模块、 数据模块， 数据模块包 括云端A系统和云端B系统， 所述数据模块的云端 A系统为远程服务器， 所述数据模块的云端B系统 为本地数据服务器， 且云端A系统和云端B系统二 者数据电性连接， UPS模块、 电源模块、 控制模块 均和数据模块之间电性连接， 本发 明的两个云端 系统， 解决了UPS电源设备由于控制系统的离线 封装， 整个设备的远程控制性能较弱， 而已有的 所谓在线UPS 控制系统， 都是直接联网， 数据的校 正和数据的正确性存在一定风险。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114915015 B 2022.12.13 CN 114915015 B 1.基于云端数据矫 正的UPS电源控制系统， 其特 征在于， 包括以下模块： UPS模块： 所述UPS模块包括模组化的UPS电源， 且UPS电源之间采用局域网相互电性连 接， 且UPS电源的内置有数据传输芯片； 电源模块： 所述电源模块包括稳定电源和非稳定电源， 且电源模块和云端数据之间相 互电性连接； 控制模块： 所述控制模块包括充电控制系统和放电控制系统， 且充电控制系统和放电 控制系统均和UP S电源之间相互电性连接， 所述控制模块 集成有非稳定电源 控制电路； 数据模块： 所述数据模块包括云端A系 统和云端B系统， 所述云端A系统和云端B系统均 内置有AI学习芯片； 所述数据模块的云端A系统为远程服务器， 所述数据模块的云端B系统为本地数据服务 器， 且云端A系统和云端B系统二者数据电性连接， 所述UPS模块、 电源模块、 控制模块均和数 据模块之间电性连接； 所述云端A系统内置的AI学习芯片的学习算法采用卷积神经网络算法； 所述云端B系统也 内置电性连接有AI学习芯片， 且B系统内置的AI学习芯片采用MADlib 学习库， 且MADl ib学习库通过To ‑SQL连接至SQL数据库。 2.根据权利要求1所述的基于云端数据矫正的UPS电源控制系统， 其特征在于： 所述云 端A系统和云端B系统之间采用无线数据连接， 且云端A系统和云端B系统为云端B系统数据 上传至云端A系统， 并且云端B系统的实时数据优先级高于云端A系统， 云端A系统的存储数 据优先级高于云端B系统。 3.根据权利要求1所述的基于云端数据矫正的UPS电源控制系统， 其特征在于： 所述稳 定电源采用市电和 独立电， 所述非稳定电源包括光电、 风电、 新能源电， 且非稳定电源的电 路中增加稳压电路和储能设备。 4.根据权利要求1所述的基于云端数据矫正的UPS电源控制系统， 其特征在于： 所述充 电控制系统和稳定电源、 非稳定电源之 间相互电性连接， 且充电控制系统的数据和云端A系 统、 云端B系统之间相互传输， 所述放电控制系统的数据和云端A系统、 云端B系统之间相互 传输。 5.根据权利要求1所述的基于云端数据矫正的UPS电源控制系统， 其特征在于： 所述云 端A系统内置的AI学习芯片采用大 数据神经算法计算。 6.根据权利要求1所述的基于云端数据矫正的UPS电源控制系统， 其特征在于， 所述控 制系统包括稳定电源、 非稳定电源充、 放电控制系统的稳定电路。 7.根据权利要求1所述的基于云端数据矫正的UPS电源控制系统， 其特征在于： 所述云 端A系统内置的AI学习芯片的数据为UPS的电路理化参数， 包括线上及线下的UPS运行电压 电流、 运行负载、 UP S供电参数、 UP S外接电路参数、 市电及非稳定电源的电路参数。 8.根据权利要求1所述的基于云端数据矫正的UPS电源控制系统， 其特征在于： 所述云 端A系统内置的AI学习芯片的学习算法采用卷积神经网络算法。 9.根据权利要求1所述的基于云端数据矫正的UPS电源控制系统， 其特征在于： 所述云 端B系统也内置电性连接有AI学习芯片， 且B系统内置的AI学习芯片采用MADlib学习库， 且 MADlib学习库通过To ‑SQL连接至SQL数据库。 10.根据权利要求1所述的基于云端数据矫正的UPS电源控制系统， 其特征在于： 所述云权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114915015 B 2端B系统也内置的A I学习芯片数据源为本地状态的线 下的UPS运行电压电流、 运行负载、 UPS 供电参数、 UP S外接电路参数、 市电及非稳定电源的电路参数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114915015 B 3