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龙图腾网获悉烟台东方威思顿电气有限公司申请的专利基于傅里叶变换与图神经网络的变电站电压异常监测方法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：CN120352720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510845997.9，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权基于傅里叶变换与图神经网络的变电站电压异常监测方法是由吕家慧;石秦;盛和超;孙豪骏;孙敬科;陈近;黄良栋设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于傅里叶变换与图神经网络的变电站电压异常监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于傅里叶变换与图神经网络的变电站电压异常监测方法，属于电压异常监测领域。本方法基于电压数据预测模型，该模型的输入包括变电站某一时间段的电压时序矩阵和变电站的图网络结构，输出为该时间段之后下一时刻变电站的电压数据预测向量。该模型包括时频特征提取模块、掩码矩阵构造模块、邻接矩阵构造模块和图神经网络。本发明通过构建图网络结构显式描述变电站电压等级拓扑关系，并基于先验经验计算相关性融合矩阵，然后基于图网络结构及相应的规则对相关性融合矩阵进行过滤，使模型能够更精准地捕捉计量装置自身及多装置间的电压特征，减少噪声干扰，提高异常监测的准确率。

本发明授权基于傅里叶变换与图神经网络的变电站电压异常监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于傅里叶变换与图神经网络的变电站电压异常监测方法，其特征在于，步骤包括： 步骤S1、构建电压数据预测模型； 所述电压数据预测模型的输入包括变电站某一时间段的电压时序矩阵和变电站的图网络结构，所述电压时序矩阵包括变电站所有计量装置在该时间段内的电压数据量测值，所述图网络结构定义了所有计量装置的拓扑关系； 所述电压数据预测模型的输出为该时间段之后下一时刻变电站的电压数据预测向量，该电压数据预测向量包含各计量装置的电压数据预测值； 所述电压数据预测模型包括时频特征提取模块、掩码矩阵构造模块、邻接矩阵构造模块和图神经网络； 所述时频特征提取模块基于输入的电压时序矩阵得到电压时序窗口矩阵，然后基于电压时序窗口矩阵得到时频特征矩阵； 电压时序矩阵，为变电站计量装置的数量，电压时序矩阵的各列按时间顺序排列，每一列分别对应一个采集时刻；电压时序矩阵中第行第列的元素为变电站第个计量装置在第列所对应的时刻的电压数据量测值； 所述掩码矩阵构造模块基于输入的图网络结构构造掩码矩阵； 邻接矩阵构造模块基于电压时序矩阵使用相关性加权融合运算得到相关性融合矩阵，然后使用掩码矩阵对相关性融合矩阵进行过滤，再通过度矩阵计算得到归一化邻接矩阵； 过滤过程如下：对于相关性融合矩阵中第行第列的元素，如果其值大于等于所对应的掩码矩阵中的元素值，则对应的滤后融合矩阵中第行第列的元素，否则； 所述图神经网络基于时频特征矩阵和归一化邻接矩阵得到电压数据预测向量； 时频特征提取模块的工作过程为： 步骤A1、按预设窗口大小从电压时序矩阵中提取最后的列得到电压时序窗口矩阵； 步骤A2、对电压时序窗口矩阵的各行分别进行傅里叶变换，获取前个频率分量的幅值； 对于第行，傅里叶变换所得到的第个频率分量的复数值为： ； 对应的频率分量的幅值； 步骤A3、分别计算电压时序窗口矩阵各行的均值与标准差； 第行的均值为：； 第行的标准差为：； 步骤A4、基于电压时序窗口矩阵各行选择的个频率分量的幅值，各行的均值和标准差，以及各行最后的个元素值，拼接得到时频特征矩阵；时频特征矩阵的第行； 掩码矩阵构造模块的工作过程为： 步骤B1、所述图网络结构包括变电站不同电压等级母线、变压器和计量装置之间的物理连接关系，将计量装置视为图网络结构的节点，然后在节点与节点之间构建边； 步骤B2、构建边的过滤规则，为各个边分别赋阈值； 过滤规则包括： 规则a、对于某条边，如果该边所连接的两个节点分别为同一电压等级的母线侧计量装置和变压器侧计量装置，则为该边赋阈值，阈值大于0且小于1； 规则b、对于某条边，如果该边所连接的两个节点为两个不同电压等级的母线侧计量装置，则为该边赋阈值； 规则c、对于不满足规则a和规则b的边，为其赋阈值，阈值大于1； 步骤B3、基于各个边的阈值，构建掩码矩阵；掩码矩阵中第行第列的元素的值为第个节点和第个节点之间的边的阈值； 步骤S2、训练电压数据预测模型； 步骤S3、使用训练后的电压数据预测模型进行滚动预测，得到多个连续的电压数据预测向量，同时获取与滚动预测所得到的电压数据预测向量相对应的电压数据量测向量，电压数据量测向量形状与电压数据预测向量一致，其包含了对应时刻各计量装置的电压数据量测值；然后求出各组电压数据预测向量与电压数据量测向量之间的残差值； 步骤S4、对残差值进行统计，依据统计特征判断是否出现电压异常。

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