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龍圖騰網獲悉南京信息職業技術學院申請的專利一種電力設備運行狀態分析方法、系統、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120123852B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510608268.1，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種電力設備運行狀態分析方法、系統、設備及介質是由顧振飛;莊友淳;張翼英;何清素;保承家;藥煒;王奔;陸建華;王常明;陳燦設計研發完成，并于2025-05-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種電力設備運行狀態分析方法、系統、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明涉及電力設備運行狀態分析技術領域，公開了一種電力設備運行狀態分析方法、系統、設備及介質，方法包括：獲取目標電力設備的第一參數，并對第一參數進行第一分類，對第一分類后的第一參數進行第一預處理，得到第二參數，建立第一分析模型，根據第二參數對第一分析模型進行訓練，得到訓練完成后的第一分析模型，記作第二分析模型，響應于目標電力設備實時數據輸入第二分析模型，得到電力設備運行狀態分析結果。該方法充分考慮了電力設備運行狀態的復雜性和多樣性，通過精細的參數分類和預處理，以及先進的四層網絡架構分析模型，實現了對電力設備運行狀態的準確分析和實時監控。

本發明授權一種電力設備運行狀態分析方法、系統、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種電力設備運行狀態分析方法，其特征在于，包括： 獲取目標電力設備的第一參數，并對所述第一參數進行第一分類； 所述對所述第一參數進行第一分類包括： 所述第一參數包括第一內部參數以及第二外部參數； 所述第一分類包括： 預設第一參數分類庫以及第二參數分類判斷邏輯； 根據所述第一參數分類庫獲取所述第一內部參數以及第二外部參數中的已分類參數以及未分類參數； 根據所述第二參數分類判斷邏輯對所述未分類參數進行分類判斷，若存在對所述未分類參數的判斷邏輯，則得到分類判斷結果； 若不存在，則進行重要性判斷； 預設重要性判斷標準，若滿足重要性判斷標準，則重新生成第二參數分類判斷邏輯； 若不滿足重要性判斷標準，則不考慮對應的未分類參數； 第二參數分類判斷邏輯包括： 預設第一周期閾值以及第二波動閾值； 若未分類參數中存在第一周期閾值內產生的數據變化大于第二波動閾值的參數，則該參數為動態參數，否則為靜態參數； 第一周期閾值為根據相關技術人員需求進行調整的數值，第二波動閾值在初始時為一個經驗數值，在初始判斷之后，第二波動閾值根據設定的第一周期閾值中的周期進行更新； 第二波動閾值包含若干個不同的分支閾值，分支閾值的個數根據歷史數據得到的動態參數或者靜態參數的個數確定； 根據所述已分類參數以及分類判斷結果獲取第一動態參數以及第一靜態參數； 所述第一分類還包括： 初始的第一參數分類庫為空白庫； 初始的第一分類僅通過第二參數分類判斷邏輯進行初始的分類判斷，初始的第一分類根據所述第二參數分類判斷邏輯對初始的第一參數進行分類判斷； 根據初始的分類判斷結果中的參數，建立非空白第一參數分類庫； 所述第一分類用于將所述第一參數分為第一動態參數以及第一靜態參數； 對所述第一分類后的第一參數進行第一預處理，得到第二參數，所述第二參數包括第二動態參數以及第二靜態參數； 建立第一分析模型，所述第一分析模型包括兩個輸入端、四層網絡架構以及一個輸出端； 所述四層網絡架構包括并聯的第一特征判斷網絡架構以及第二特征判斷網絡架構，與所述第一特征判斷網絡架構以及第二特征判斷網絡架構串聯的第三狀態分析網絡結構以及與第三狀態分析網絡結構串聯的第四決策網絡結構； 所述四層網絡架構均包括不同的網絡目標函數以及網絡約束條件，四層網絡架構的不同的網絡目標函數以及網絡約束條件如下： 第一特征判斷網絡用于處理動態參數，第一特征判斷網絡目標函數的目標是通過第二動態參數提取設備運行狀態的動態特征，并輸出第一狀態分析結果，采用1D卷積神經網絡結構，結合時間序列進行動態特征提取； 第一特征判斷網絡約束條件包括基于第一特征判斷網絡的輸入約束、基于第一特征判斷網絡的輸出約束、基于第一特征判斷網絡的激活函數約束、基于第一特征判斷網絡的梯度約束； 第二特征判斷網絡用于處理靜態參數，第二特征判斷網絡目標函數的目標是通過靜態參數提取設備的靜態特征，并輸出第二狀態分析結果，采用全連接神經網絡，且神經網絡不包含卷積層； 第二特征判斷網絡約束條件包括基于第二特征判斷網絡的輸入約束、基于第二特征判斷網絡的輸出約束、基于第二特征判斷網絡的激活函數約束、基于第二特征判斷網絡的數據歸一化約束； 第三狀態分析網絡的網絡目標函數的目標是融合動態和靜態特征的分析結果，輸出最終設備狀態； 第三狀態分析網絡約束條件包括基于第一特征判斷網絡以及第二特征判斷網絡輸出的輸入約束、融合約束提及針對第三狀態分析網絡的輸出約束，所述第三狀態分析網絡必須包括全連接層以及注意力機制； 第四決策網絡結構中的網絡目標函數為根據最終的運行狀態種類判斷實行何種策略； 第四決策網絡結構包括將電力設備所在系統作為環境、將第三狀態分析網絡的輸出作為狀態、用于接收第三狀態分析網絡的輸出并執行動作的智能體，所述執行動作包括若干種維護策略；所述環境根據執行動作生成對應獎勵，并將獎勵反饋于智能體，所述獎勵包括任務完成獎勵、懲罰成本、探索獎勵以及約束懲罰； 根據所述第二參數對所述第一分析模型進行訓練，得到訓練完成后的第一分析模型，記作第二分析模型； 響應于目標電力設備實時數據輸入所述第二分析模型，得到電力設備運行狀態分析結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京信息職業技術學院，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市棲霞區文瀾路99號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。