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龍圖騰網獲悉無錫市錫能技術開發有限公司申請的專利基于深度學習的變電站遠程故障預警系統及方法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：CN120412250B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510884102.2，技術領域涉及：G08B31/00；該發明授權基于深度學習的變電站遠程故障預警系統及方法是由胡文裕;劉燕紅設計研發完成，并于2025-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的變電站遠程故障預警系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的變電站遠程故障預警系統及方法，包括如下步驟：得到標準化變電站運行數據集；構建改進變分自編碼器模型據；獲得優化后的改進變分自編碼器模型；利用優化后的改進變分自編碼器模型對標準化變電站運行數據集進行多輪訓練，形成高靈敏度和高準確率的異常檢測模型；實時采集變電站運行數據，并輸入到異常檢測模型中，實時分析變電站運行數據，并檢測與正常變電站運行狀態存在顯著偏差的異常模式；當異常檢測模型檢測到異常模式時，系統自動觸發遠程故障預警。本發明根據重構誤差的偏離程度進一步識別出溫升異常、電壓波動異常、設備衰退趨勢異常與突發復合異常典型模式，增強預警的解釋性與指導性。

本發明授權基于深度學習的變電站遠程故障預警系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的變電站遠程故障預警方法，其特征在于，包括如下步驟： S1.采集變電站運行數據并進行預處理，得到標準化變電站運行數據集； S2.構建改進變分自編碼器模型，改進變分自編碼器模型包括設備狀態敏感型編碼器和注意力機制解碼器，并生成低維潛在空間表示以及重構數據； S3.基于標準化變電站運行數據集與重構數據計算變電站運行數據的重構誤差評價指標，采用改進螢火蟲優化算法以重構誤差評價指標為目標函數，對改進變分自編碼器模型的關鍵超參數進行全局搜索和自適應調整，獲得優化后的改進變分自編碼器模型； S4.利用優化后的改進變分自編碼器模型對標準化變電站運行數據集進行多輪訓練，形成高靈敏度和高準確率的異常檢測模型，異常檢測模型自動學習并捕捉變電站運行數據中隱含的特征信息及異常模式； S5.實時采集變電站運行數據，并輸入到異常檢測模型中，實時分析變電站運行數據，并檢測與正常變電站運行狀態存在顯著偏差的異常模式； S6.當異常檢測模型檢測到異常模式時，系統自動觸發遠程故障預警，并將異常特征數據及變電站狀態指標信息發送至運維平臺； 所述S3包括以下步驟： S31.基于標準化變電站運行數據集Dstandard與重構標準化變電站運行數據集計算每一條標準化變電站運行數據樣本與其對應重構數據樣本之間的重構誤差評價指標ei； S32.基于全部標準化變電站運行數據樣本的重構誤差評價指標，構建總體重構誤差評價指標Etotal，用于綜合評估改進變分自編碼器模型對變電站狀態的異常感知能力； S33.提出一種融合動態光強調制和自適應步長更新的改進螢火蟲優化算法，改進螢火蟲優化算法以總體重構誤差評價指標Etotal作為優化目標函數，對融合設備狀態敏感性因子的改進變分自編碼器模型中關鍵超參數進行全局搜索與自適應優化調整，改進螢火蟲優化算法采用如下更新規則更新第m只螢火蟲的位置向量 其中，為第t次迭代時第m只螢火蟲的位置向量，表示待優化的改進變分自編碼器模型的關鍵超參數集，為第t次迭代時第n只螢火蟲的位置向量，為第t+1次迭代時第m只螢火蟲的位置向量，表示優化后的改進變分自編碼器模型的關鍵超參數集，為服從標準高斯分布的隨機擾動向量，為動態光強吸引因子，體現第t次迭代中第n只螢火蟲對第m只螢火蟲的吸引強度： 其中，β0為初始光強吸引因子，λ為光強衰減因子，η為異常敏感增強系數，為第t次迭代時螢火蟲m、n之間在超參數空間中的歐氏距離， 分別為螢火蟲m、n在第t次迭代時對應的總體重構誤差評價指標； 為變電站狀態驅動的自適應步長系數，通過總體重構誤差評價指標動態調整： 其中，γ0為基礎步長，ξ為步長自適應調節系數，Etarget為目標總體重構誤差評價指標，當螢火蟲對應位置參數導致的總體重構誤差評價指標偏離設定的閾值時，自適應增大步長以增強參數空間搜索能力； S34.重復執行改進螢火蟲優化算法，當總體重構誤差評價指標Etotal達到設定的收斂閾值或達到最大迭代次數時，獲得優化后的融合設備狀態敏感性因子的改進變分自編碼器模型的最優超參數配置xbest。

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