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龙图腾网获悉国网山西省电力公司超高压变电分公司申请的专利一种变电站的遥测数据分析方法、装置及存储介质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：CN119622605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510155644.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种变电站的遥测数据分析方法、装置及存储介质是由武文吉;闫丽婷;武潇;文振江;王亚文;李虹设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电站的遥测数据分析方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及变压器技术领域，公开了一种变电站的遥测数据分析方法、装置及存储介质，其中一种变电站的遥测数据分析装置包括第一数据收集模块，其用于收集第一数据；油温预测模块，其用于输出主变压器A相油温的上限参考值和下限参考值；油温预警模块，其用于输出油温类型；电流限制模块，其用于控制主变压器是否进行降容运行；本发明通过计算一小时内A相油温的上下限参考值，充分考虑油温偏高、偏低、波动异常和趋势异常等多种异常类型，有助于发现潜在变压器故障，相较于通过参考值与测量值对比判断油温是否异常的方式，预警能力更强。

本发明授权一种变电站的遥测数据分析方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种变电站的遥测数据分析装置，其特征在于，包括： 第一数据收集模块，其用于收集第一数据，第一数据包括： 在每个时间采样点采集一次，第一数据包括遥测数据和环境数据，其中遥测数据涵盖主变压器的监测信息，环境数据包括变电站在每个时间采样点的平均气温、最高气温、最低气温、降雨量、风向、风速、气压、湿度；时间采样点是指按照预定的时间间隔进行数据采集的时刻，每个时间间隔为一分钟； 主变压器的监测信息包括主变压器高压侧、中压侧和低压侧的有功、无功、功率因数、电流值、A相电压幅值、B相电压幅值、C相电压幅值、C相电流幅值以及A、B、C三相的绕组温度和油温； 将每个时间采样点采集的第一数据编码为一个第一数据向量，第j个第一数据向量包含在第j个时间采样点采集的所有参数的数据维度； 油温预测模块，其将第一数据向量集输入预测神经网络，预测神经网络将输出一个预测向量； 第一数据向量集由第p-59至第p时间采样点的第一数据向量组合而成，p代表当前时间采样点； 预测向量包含从第p-59至第p时间采样点，每个时间采样点主变压器A相油温的上限参考值和下限参考值； 油温预警模块，其用于将第一数据向量与预测神经网络输出的对应时间采样点主变压器的A相油温上限参考值和下限参考值拼接生成第二数据向量，将所有第二数据向量按照对应的时间采样点排序生成第二数据向量集，第二数据向量集输入预警神经网络中，预警神经网络输出主变压器油温异常值； 解码主变压器油温异常值，输出油温类型； 电流限制模块，当油温类型为异常时，如果主变压器实时电流超过预设的电流阈值，电流限制模块会发出控制指令，对主变压器进行降容运行； 通过预测神经网络模型对变电站的遥测数据、油温波动和延迟异常问题进行优化处理，预测神经网络模型使用LSTM或GRU；并通过设计主变压器划分模块、数据收集模块、油温预测模块和油温预警模块协同分析变电站的遥测数据，结合预警模块和门控循环单元算法进一步处理油温波动时序特征和预警；当数据在缺失的情况下，通过动态插补操作填补数据缺口，以使模型准确处理遥测数据； 预测神经网络模型使用主损失项和惩罚项作为损失函数，计算方法为： ； ； ； 其中、为时间步k预测得到的油温上限和下限参考值，、为时间步k真实的油温上限和下限参考值，其来源于历史正常运行条件下的主变压器在相同运行参数和环境数据时油温的最高值和最低值，运行参数包括有功、无功、电压、电流和绕组温度，是权重系数，其缺省值为1。

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