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龙图腾网获悉星玛智能电气有限公司申请的专利一种变电站电力设备的监测预警方法及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：CN119675274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510183513.9，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种变电站电力设备的监测预警方法及系统是由钟兰芬;肖祺;谢磊;童体梁设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电站电力设备的监测预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力设备监测预警技术领域，尤指一种变电站电力设备的监测预警方法及系统。包括数据采集模块、智能诊断模块、风险评估模块、协同预警模块和交互控制模块。数据采集模块采集设备运行数据，包括电流、电压、温湿度和振动信号。智能诊断模块通过生成对抗网络与图神经网络识别设备异常。风险评估模块基于分数阶微分模型和强化学习算法生成风险评估曲线。协同预警模块利用边缘计算生成分级预警方案。交互控制模块通过人机界面展示状态并优化控制策略。本发明提高了变电站电力设备的智能监测与管理水平，延长了设备的使用寿命，降低了运维成本。

本发明授权一种变电站电力设备的监测预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种变电站电力设备的监测预警系统，其特征在于，包括依次通信连接的数据采集模块、智能诊断模块、风险评估模块、协同预警模块和交互控制模块； 所述数据采集模块用于采集变电站电力设备的运行数据，所述运行数据包括电力设备的电流、电压、温度、湿度和振动信号； 所述智能诊断模块用于基于所述运行数据，采用生成对抗网络结合图神经网络算法对电力设备运行特征进行深度分析与异常模式识别，生成电力设备诊断报告； 所述风险评估模块用于基于所述电力设备诊断报告，基于分数阶微分模型与强化学习算法相结合的动态评估框架，通过分数阶微分模型对电力设备运行状态的变化速率和趋势进行高精度建模，并利用强化学习动态优化设备风险等级评估指标，生成实时风险评估曲线； 所述协同预警模块用于通过构建基于边缘计算的协同架构，将所述实时风险评估曲线进行多节点协同处理，并根据设备所在区域及运行级别，生成分级预警方案； 所述交互控制模块用于基于模糊神经网络的自适应优化算法，通过人机交互界面展示设备运行状态、故障信息和预警建议，并基于界面提供反馈调整参数； 所述风险评估模块的运行过程包括以下步骤： 基于所述电力设备诊断报告，建立异常模式与潜在风险因子的映射关系，提取风险因子特征； 基于所述风险因子特征，利用分数阶微分模型对设备运行状态进行高精度动态建模，捕获电力设备状态变化的速率和趋势，生成电力设备运行状态特征曲线； 基于所述电力设备运行状态特征曲线，通过强化学习算法动态优化风险评估指标，构建包括运行可靠性、故障发生概率和风险传播程度的多层次风险评估框架； 基于所述多层次风险评估框架和所述电力设备诊断报告，对设备当前运行状态及潜在风险进行动态分析，生成设备风险等级； 基于动态风险分析结果，生成实时风险评估曲线； 所述分数阶微分模型的公式如下： ； 其中，表示电力设备运行状态xt的分数阶导数，即电力设备运行状态的变化速率；xt表示电力设备的运行状态特征值；t表示当前时刻；q和表示分数阶次，q为主导阶次，为其他特征变量对应的分数阶次；表示不同运行数据对整体状态动态变化的贡献度；表示环境波动对设备运行状态的扰动强度；表示环境影响的时间衰减速率；表示设备运行状态对不同时间延迟的响应强度；表示电力设备在时间点受到的外部输入信号；表示不可控的随机因素； 所述强化学习算法的公式如下： ； 其中，表示电力设备风险评估优化的效果；是时间步t下的状态参数；P表示更新权重，控制历史Q值与当前优化收益的占比；表示衡量动作对当前风险评估优化的直接贡献；D表示折扣因子；M表示多层次风险评估指标的数量；表示第i层风险评估指标的权重；表示下一状态在动作下，第i层指标的优化效果。

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