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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司南京供电分公司;河海大学申请的专利一种GIS设备健康状态的评估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：CN119224450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411071008.7，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种GIS设备健康状态的评估方法是由苑超;陈旖旎;许洪华;丁晓森;陈寿龙;申张亮;杨安琪;张航伟;程译萩;费凡;汤静松;凌佳烨设计研发完成，并于2024-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种GIS设备健康状态的评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种GIS设备健康状态的评估方法，属于特征提取分析技术领域。该方法先是设置GIS设备的四种健康状态的评分区间，然后根据GIS设备的历史检测报告中的历史参数生成每个部件历史四种健康状态的历史混合图谱。接着获取每个部件历史四种健康状态的历史评分，并与所有部件的所有历史混合图谱一同输入CKAN模型进行训练。最后采集部件的实时参数信息得到实时混合图谱，输入训练后的ckan模型，此时ckan模型可以提取出与健康状态关联性强的关键特征，并重新构建出每个关键部件的关键特征混合图谱。最后分别计算每个部件的关键特征混合图谱与其历史健康状态为正常和严重时的图谱相似度得出实时评分，与评分区间对比判断得出每个部件的健康状态。

本发明授权一种GIS设备健康状态的评估方法在权利要求书中公布了：1.一种GIS设备健康状态的评估方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1：设置GIS设备整体及其中关键部件的四种健康状态对应的评分数值区间如下, 正常[0,0.25]， 注意0.25，0.50]， 异常0.50，0.75]， 严重0.75，1.00]； 步骤2：从GIS设备的历史检测报告中采集每个关键部件在历史四种健康状态下的历史电气量、历史机械量、历史环境量和历史外观拍摄图像； 将每个关键部件在历史四种健康状态下的历史电气量、历史机械量、历史环境量分别转化为每个关键部件在历史四种健康状态下的电气特征图谱、机械特征图谱、环境特征图谱； 将每个关键部件在历史四种健康状态下的历史电气特征图谱、历史机械特征图谱、历史环境特征图谱、历史外观拍摄图像分别进行融合生成每个关键部件在历史四种健康状态下的历史混合图谱； 步骤3：利用word2vec获得所有关键部件的历史四种健康状态的历史评分； 步骤4：将步骤2得到的所有关键部件在历史四种健康状态下的历史混合图谱与步骤3得到的所有关键部件的历史四种健康状态的历史评分一同输入CKAN模型进行训练； 步骤4.1：设置CKAN模型初始超参数； 步骤4.2：CKAN模型根据初始超参数，提取每个关键部件在历史四种健康状态下的历史混合图谱的第一特征点，基于提取的第一特征点生成每个关键部件在历史四种健康状态下的预测评分； 步骤4.3：按下式1、2、3计算所有关键部件的历史四种健康状态的预测评分与历史评分的损失函数值fitness 式1中，m是GIS设备的关键部件的数量；i是关键部件； yi是关键部件i历史四种健康状态的历史评分和； 是关键部件i历史四种健康状态的预测评分和； 式2中，是所有关键部件的历史四种健康状态的历史评分的均值； fitness＝1-R2+λMAPE3； 式3中，λ＝2； 步骤4.4：利用swo算法不断迭代更新初始超参数，将每一次迭代生成的新的超参数作为初始超参数重复步骤4.2-4.3； 步骤4.5：到达迭代次数后停止迭代，将fitness值最小时的超参数输入CKAN模型完成训练； 步骤5：采集GIS设备中的所有关键部件的实时电气量、实时机械量、实时环境量和实时外观拍摄图像； 将每个关键部件的实时电气量、实时机械量、实时环境量分别转化为实时电气特征图谱、实时机械特征图谱、实时环境特征图谱； 将每个关键部件的实时电气特征图谱、实时机械特征图谱、实时环境特征图谱、实时外观拍摄图像分别进行融合获得每个关键部件的实时混合图谱； 步骤6：将所有关键部件的实时混合图谱输入经步骤4训练好的CKAN模型，CKAN模型根据从每个关键部件实时混合图谱中提取的第二特征点分别构建对应关键部件的关键特征混合图谱 步骤7：按下式4计算GIS设备中每个关键部件的健康状态的实时评分csi 式1中，j是健康状态，j＝1,2； j＝1时，是关键部件i历史健康状态为正常时的历史混合图谱； j＝2时，是关键部件i历史健康状态为严重时的历史混合图谱； 是关键部件i的关键特征混合图谱； 将每个关键部件的健康状态的实时评分csi与步骤1的四个评分数值区间进行比较，判断得出每个关键部件属于哪一种健康状态。

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