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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智能体的输配电设备运行状态监测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：CN120377504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510813197.9，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种基于智能体的输配电设备运行状态监测系统是由张帅;王颂;李华;吴争荣;章彬;袁小凯;李果;邹林;张巍;鲍连伟;雷园园;廖楚京;张万辞;朱俊霖;罗日平;黄世平;于周;郑哲然;叶佩珊;黄安妮;刘升伟;祝远洋;郑康泽;张杰;许云程;袁乐心设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能体的输配电设备运行状态监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能体的输配电设备运行状态监测系统，涉及数据分析技术领域，系统包括数据获取模块、数据特征模块、故障预测模块和模型更新模块；数据获取模块用于获取历史数据；数据特征模块用于整合历史数据、对数据进行预处理和特征提取；故障预测模块用于根据运行参数及运行状态构建分类模型，构建时间序列模型预测运行参数，结合分类和时序模型预测运行参数的运行状态；模型更新模块用于结合不同设备对应设备和运行参数以及其对应分类模型参数构建回归模型，根据回归模型和新设备参数预测新设备分类模型参数，并不断迭代更新新设备分类模型。本发明能够有效改善现有技术面对新设备接入时，难以快速调整模型实现预测的情况。

本发明授权一种基于智能体的输配电设备运行状态监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智能体的输配电设备运行状态监测系统，其特征在于：该系统包括数据获取模块、数据特征模块、故障预测模块和模型更新模块； 所述数据获取模块用于获取历史输配电设备更换情况、各设备运行状态数据以及实时采集运行状态数据； 所述数据特征模块用于整合历史数据、对获取到的设备运行状态数据进行预处理并对预处理后的数据进行特征提取； 所述故障预测模块用于根据运行参数及运行状态构建分类模型，构建时间序列模型预测未来运行参数，结合分类和时间序列模型预测未来运行参数的运行状态； 所述模型更新模块用于结合不同设备对应设备参数和运行参数以及其对应的分类模型参数构建回归模型，根据回归模型和新设备参数预测新设备分类模型参数，并不断迭代更新新设备分类模型； 所述数据获取模块的输出端与所述数据特征模块和模型更新模块的输入端相连接；所述数据特征模块的输出端与所述故障预测模块的输入端相连接；所述模型更新模块与所述故障预测模块相连接； 所述故障预测模块包括时序模型单元、分类模型单元以及故障预测单元； 所述时序模型单元用于构建时间序列模型对新采集的输配电设备运行参数进行预测； 所述分类模型单元用于根据提取的运行参数特征结合其对应的运行状态构建分类模型； 所述故障预测单元用于根据分类模型对时间序列模型预测的运行参数进行运行状态的预测； 所述构建时间序列模型对新采集的输配电设备运行参数进行预测具体方式为： 对于新采集的运行参数数据序列，进行归一化处理，得到归一化后的运行参数数据序列； 构建LSTM时间序列模型：以归一化后的运行参数数据序列作为模型输入；模型通过学习运行参数数据序列中的时间依赖关系，预测未来一段时间内的运行参数，输出预测的运行参数数据序列； 所述根据提取的运行参数特征结合其对应的运行状态构建分类模型具体方式为： 对于某一输配电设备，按时间顺序整合其提取的运行参数特征矩阵以及对应的运行状态；以整合后的运行参数特征矩阵以及对应的运行状态为输入，构建LSTM分类模型； 在模型训练过程中，使用反向传播算法，以人工标定的真实值和预测值之间的交叉熵损失函数作为优化目标，不断调整模型参数，得到该输配电设备的分类模型； 为每种输配电设备构建相应的分类模型； 所述根据分类模型对时间序列模型预测的运行参数进行运行状态的预测具体方式为： 判断新采集的运行参数数据序列所属设备，选用与所属设备相对应的分类模型对LSTM时间序列模型预测得到的运行参数数据序列进行分类预测；当预测分类为异常时，向工作人员反馈预测的异常以及异常种类。

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