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龙图腾网获悉中广核风电有限公司申请的专利电缆分支箱综合在线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：CN120074006B 。

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：202510214026.4，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权电缆分支箱综合在线监测系统是由翟健帆;赵博;李震领;许伟;洪楠设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本电缆分支箱综合在线监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电缆分支箱综合在线监测系统，包括：数据采集模块，用于采集电缆分支箱的运行监测数据和历史运行数据；数据传输模块，用于将采集到的数据传输至中央监控平台；数据预处理模块，用于对数据进行预处理；分析模块，用于应用改进变换卷积神经网络对数据进行分析，识别电缆分支箱的故障和异常状态；预测模块，用于结合历史运行数据和当前监测数据，运用改进图神经网络结合注意力机制进行故障预测；中央监控平台，用于生成故障预警信息；维护优化模块，用于提出相应的预防措施和维护建议。本发明结合改进的卷积神经网络和图神经网络，智能分析电缆分支箱数据，实现故障预测和预警，具备高精度、实时性强和优化维护的优点。

本发明授权电缆分支箱综合在线监测系统在权利要求书中公布了：1.一种电缆分支箱综合在线监测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于采集电缆分支箱的运行监测数据和历史运行数据； 数据传输模块，用于通过物联网技术将采集到的运行监测数据和历史运行数据传输至中央监控平台； 数据预处理模块，用于对实时传输的运行监测数据进行预处理； 分析模块，用于应用改进变换卷积神经网络对预处理后的数据进行分析，识别电缆分支箱的故障和异常状态； 预测模块，用于结合历史运行数据和当前运行监测数据，运用改进图神经网络结合注意力机制，通过图卷积操作和计算注意力权重，更新改进图神经网络的节点特征，调整节点间的信息传递，并使用改进图神经网络的池化层和全连接层进行故障预测； 中央监控平台，用于接收预测模块输出的故障预测结果，生成故障预警信息，并通过可视化界面展示电缆分支箱的运行状态； 维护优化模块，用于根据故障预测结果，结合设备维护计划，优化维护策略，提出相应的预防措施和维护建议； 所述电缆分支箱的故障和异常状态的识别包括以下具体步骤： S41、构建改进变换卷积神经网络，所述改进变换卷积神经网络包括： 输入层，输入经过预处理后的数据，进入网络进行处理； 变换卷积层，提取局部特征，动态调整卷积核； 时序卷积层，提取时间依赖特征，捕捉时间序列的变化模式； 池化层，对特征进行下采样； 多尺度卷积层，捕捉不同尺度的特征，处理全局和局部特征； 全连接输出层，对提取到的特征进行整合，使用激活函数输出预测结果； S42、使用变换卷积操作对预处理后的数据进行处理，在所述变换卷积操作中，卷积核动态调整： ； 其中，表示变换卷积层提取的特征图，表示卷积核的高度，表示卷积核的宽度，表示输入的预处理后的数据，表示卷积核，用于与输入数据进行变换卷积操作，提取局部特征，表示偏置项，添加到卷积结果中调整输出，和表示卷积核中元素的位置索引，和表示输出特征图中元素的位置索引； S43、通过最大池化方法，从每个池化窗口中选取最大值，生成池化后的特征图： ； 其中，表示池化操作后的输出特征图，减少了空间维度，表示变换卷积操作的输出特征图，表示池化窗口，表示最大值，表示集合操作“属于”； S44、使用时序卷积核的权重处理池化后的特征图，通过时序卷积操作捕捉时间依赖关系： ； 其中，表示时序卷积的输出，为捕捉到的时间依赖特征，表示时序卷积核的长度，表示时序卷积核的权重，表示池化后的特征图，表示时序卷积的偏置项； S45、通过多个卷积核在不同尺度上同时提取特征： ； 其中，表示多尺度卷积的输出，包含多种尺度的特征信息，表示时序卷积操作的输出，作为多尺度卷积的输入，表示第个尺度卷积核的长度，表示多尺度卷积的偏置项，表示第个尺度的卷积核的权重，表示尺度卷积核的个数； S46、引入残差连接，残差连接处理后的特征传递至全连接层进行处理： ； 其中，表示全连接层的输出，为经过残差连接处理的特征表示，表示非线性激活函数，表示全连接层的权重矩阵，表示多尺度卷积的输出，表示全连接层的偏置项，表示残差连接的输入，来自多尺度卷积层的输入特征； S47、根据全连接层的输出，设定一个阈值，当某一类别的故障概率超过设定阈值时，认为电缆分支箱存在该类别的故障。

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