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龙图腾网获悉南方电网科学研究院有限责任公司申请的专利一种基于动态知识图谱的电力设备故障定位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：CN120233179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510724823.7，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种基于动态知识图谱的电力设备故障定位方法及系统是由邹林;喇元;李华;林显军;王颂;张巍;吴争荣;张帅;王增超设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态知识图谱的电力设备故障定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态知识图谱的电力设备故障定位方法及系统，涉及电力设备故障分析技术领域，本发明确定电力设备监测目标，对目标电力设备进行运行数据采集；构建大参数模型和小模型对抗学习框架，对大参数模型与小模型数据进行输出数据处理；通过小模型对目标电力设备数据进行特征分析，结合大参数模型对目标电力设备数据进行参数预测，确定目标电力设备的故障分析数据；构建设备诊断知识图谱，对目标设备的故障分析数据进行节点分析，确定目标电力设备故障数据推理路径，输出目标电力设备故障数据；本发明弥补了现有设备诊断的人工依赖性；改善了对多源多模态数据利用不充分的情况，提高设备故障的检测性能。

本发明授权一种基于动态知识图谱的电力设备故障定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态知识图谱的电力设备故障定位方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 确定电力设备监测目标，对目标电力设备进行运行数据采集； 构建大参数模型和小模型对抗学习框架，对大参数模型与小模型数据进行输出数据处理； 通过小模型对所述目标电力设备数据进行特征分析，结合大参数模型对目标电力设备数据进行参数预测，确定目标电力设备的故障分析数据； 基于大参数模型结合对应所述目标电力设备各类型运行数据分析小模型，对各所述目标电力设备的周期运行数据故障分析结果，确定故障电力设备；通过构建设备诊断知识图谱，以故障设备为主节点，以故障设备周期内各类型运行数据为A层子节点，以故障设备的历史故障类型数据为B层子节点，以故障设备的历史故障类型对应历史故障原因数据为C层子节点；通过分析故障电力设备周期内各类型运行数据的故障指数，确定故障电力设备的周期故障运行数据； 基于确定的故障运行数据，在设备诊断知识图谱中将对应故障运行数据节点与设备主节点进行连接，构建故障电力设备的故障数据链；通过对故障电力设备的确定故障运行数据进行对应故障类型概率分布分析，通过查询对应故障运行数据的故障类型分布函数值所处区间对应的故障类型，确定当前周期内故障电力设备存在的故障数据所对应的故障类型；通过确定对应故障类型与故障原因的历史影响权重，对当前故障运行数据的故障类型对应各故障原因进行匹配；根据对应故障运行数据的故障类型与各匹配故障原因数据，在设备诊断知识图谱中分别进行对应节点连接，获取当前故障运行数据存在的推理路径；基于当前故障电力设备存在的故障运行数据推理路径，分别对各故障运行数据各推理路径进行占比分析；对当前故障电力设备存在的各故障运行数据对应的各推理路径进行故障占比排序，构建当前故障电力设备的故障数据表，按照推理路径故障占比值由大至小进行排序，并将故障数据表进行输出，对故障数据表中的故障电力设备的对应故障运行数据及对应故障类型和故障原因进行警示。

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