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龙图腾网获悉中船赛思亿(无锡)电气科技有限公司;中船赛思亿(福建)电气科技有限公司申请的专利一种电子开关中电抗器动态性能实时测试分析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：CN120316450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510801327.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种电子开关中电抗器动态性能实时测试分析方法及系统是由岳凡;乌云翔;武治江;王晓梅;张明达;王亚荣设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电子开关中电抗器动态性能实时测试分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电子开关中电抗器动态性能实时测试分析方法及系统，涉及智能运维技术领域，包括，通过数据采集单元采集电抗器运行数据，采用R‑L串联模型描述电抗器动态行为，提取得到电抗器运行数据特征；构建物理信息神经网络，输入运行数据特征，并行输出数据预测量和物理预测量；采用优化的多任务损失函数训练神经网络模型；基于神经网络输出提取电抗器性能指标，在识别到物理参数异常和守恒约束违背时，自动触发告警；本发明所述方法通过多分支、动态优化和闭环反馈，对电抗器的状态、风险和变化具有高灵敏度、强可解释性和自适应优化能力，显著提升电子开关电抗器的全生命周期管理水平。

本发明授权一种电子开关中电抗器动态性能实时测试分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电子开关中电抗器动态性能实时测试分析方法，其特征在于，包括： 通过数据采集单元采集电抗器运行数据，采用R-L串联模型描述电抗器动态行为，提取得到电抗器运行数据特征； 构建物理信息神经网络，输入运行数据特征，并行输出数据预测量和物理预测量； 所述构建物理信息神经网络包括，TCN网络由多层一维卷积单元组成，每层对输入进行时序卷积操作；卷积核宽度、层数和输出通道数需要根据实际数据量和业务需求设定；对窗口内原始信号进行标准化处理，将各项信号数据按时间顺序排列，形成一个二维特征矩阵，矩阵的每一列代表一个时间点，每一行为某一类特征； 将标准化和增强后的二维特征矩阵输入至时序卷积神经网络TCN的输入层；时序特征编码与主干输出数据依次通过各卷积层，每层后面附加激活函数和归一化层；经过所有卷积层后，输出一个包含时序动态信息的特征向量，代表当前滑动窗口内电抗器的运行状态； 神经网络输出为双分支，分支一为数据预测量，预测下一时刻的电流和电压；分支二为物理预测量，输出当前窗口的动态电感估算值，以及网络输出与物理R-L模型守恒方程的残差； 采用优化的多任务损失函数训练神经网络模型，通过数据预测误差损失和物理守恒残差损失共同驱动神经网络参数更新； 基于神经网络输出提取电抗器性能指标，在识别到物理参数异常和守恒约束违背时，自动触发告警。

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