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龍圖騰網獲悉西安合電電氣有限公司申請的專利一種鐵路牽引變電所狀態監測方法、系統、設備、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：CN120454323B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510943452.1，技術領域涉及：H02J13/00；該發明授權一種鐵路牽引變電所狀態監測方法、系統、設備、介質是由張帆;李佳;徐俊杰設計研發完成，并于2025-07-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種鐵路牽引變電所狀態監測方法、系統、設備、介質在說明書摘要公布了：本申請涉及一種鐵路牽引變電所狀態監測方法、系統、設備、介質，監測方法包括：獲取鐵路牽引變電所內設備的實時監測數據；對實時監測數據進行數據預處理，得到預處理后的監測數據集并進行協議識別，根據預設的協議模板庫將監測數據集中的異構數據轉換為結構化數據；基于結構化數據，提取設備的時頻域特征參數，構建多維度特征矩陣；將多維度特征矩陣輸入至預先訓練的混合診斷模型，生成設備健康度評分及故障概率值；根據健康度評分及故障概率值，結合動態閾值算法生成預警指令；基于預警指令及設備檢修資源約束條件，通過維護策略優化模型生成優先級維護策略。本申請在多源異構數據環境下實現了設備狀態的精準感知與智能決策。

本發明授權一種鐵路牽引變電所狀態監測方法、系統、設備、介質在權利要求書中公布了：1.一種鐵路牽引變電所狀態監測方法，其特征在于，所述監測方法包括： 獲取鐵路牽引變電所內設備的實時監測數據； 對所述實時監測數據進行數據預處理，得到預處理后的監測數據集； 對所述預處理后的監測數據集進行協議識別，根據預設的協議模板庫將監測數據集中的異構數據轉換為結構化數據； 基于所述結構化數據，提取設備的時頻域特征參數，構建多維度特征矩陣； 將所述多維度特征矩陣輸入至預先訓練的混合診斷模型，生成設備健康度評分及故障概率值； 根據所述健康度評分及故障概率值，結合動態閾值算法生成預警指令；其中，所述動態閾值算法基于歷史數據庫中的設備運行數據及環境參數進行自適應調整； 基于所述預警指令及設備檢修資源約束條件，通過維護策略優化模型生成優先級維護策略；其中，所述維護策略優化模型以設備健康度評分、故障概率及設備檢修資源為約束條件進行求解；對所述預處理后的監測數據集進行協議識別，根據預設的協議模板庫將監測數據集中的異構數據轉換為結構化數據的步驟包括： 構建協議特征模板庫，分析歷史監測數據中的協議報文樣本，生成特征轉移概率矩陣；其中，特征轉移概率矩陣是通過對協議報文樣本中的字節序列進行統計，計算每對相鄰字節之間的轉移概率，得到描述協議字節流動規律的數學模型； 接收預處理后的監測數據集，基于滑動窗口截取當前數據幀； 將所述當前數據幀的字節轉移特征與所述特征轉移概率矩陣進行相似度匹配，確定所述當前數據幀對應的協議類型； 根據所述協議類型對應的解析規則對所述當前數據幀進行分層解析，得到分層解析結果；其中，分層包括物理層、數據鏈路層和應用層； 將所述分層解析結果封裝為帶語義標簽的結構化數據；其中，所述結構化數據包括設備標識、測量參數名稱及標準化量綱數值；根據所述協議類型對應的解析規則對所述當前數據幀進行分層解析，得到分層解析結果的步驟包括： 基于所述協議類型查詢預置協議規則庫，加載對應的物理層解析參數、數據鏈路層解析參數和應用層解析參數； 接收所述當前數據幀的二進制數據流； 根據所述物理層解析參數中包含的校驗算法類型，對所述二進制數據流執行校驗碼計算，分離有效載荷字段并生成包含校驗狀態標記的物理層解析結果；其中，有效載荷字段包含實際的監測數據或控制命令； 基于所述數據鏈路層解析參數定義的報文結構模板，對所述有效載荷字段進行字段截取操作，生成包含報文元數據的結構化報文對象； 根據所述應用層解析參數中的寄存器映射關系表，將所述有效載荷字段中的原始寄存器值進行工程值換算，生成標準格式數據對象； 將所述物理層解析結果、結構化報文對象及標準格式數據對象進行元數據關聯，得到分層解析結果。

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西安合電電氣有限公司，其通訊地址為：710100 陜西省西安市高新區新型產業園內田園公寓1幢4單元18層41802室；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”。