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龙图腾网获悉济宁众达利电气设备有限公司;济宁职业技术学院申请的专利一种基于大数据的电力设备故障数据处理方法和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：CN119885026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510059412.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于大数据的电力设备故障数据处理方法和系统是由郭福燕;黄稳稳;常玲霞;陈庆惠;曹广成;郭雨鑫设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的电力设备故障数据处理方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的电力设备故障数据处理方法和系统，本发明涉及电力设备技术领域，解决了由于某些监测项的数据缺失，就会造成其他监测项的数据异常，导致其电力数据故障出现误判的问题，本发明基于所确认的异常信号，识别对应异常信号所关联的监测项是否存在数据缺失的情况，若存在数据缺失，则通过确认缺失时刻的方式，来进行时间特征的关联调整，基于调整后的数据校验结果，评定其是否存在数据缺失的情况，若存在数据缺失的情况，则及时进行信号展示，若未存在数据缺失的情况，便就是存在数据异常的情，此种识别处理方式，可有效保障其电力设备故障数据确认以及处理的全面性，可达到更好的数据处理效果。

本发明授权一种基于大数据的电力设备故障数据处理方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的电力设备故障数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、对指定电力设备在过往历史数据中所产生的周期数据进行数据分析，从若干个不同监测项所关联的监测数据中，确定不同监测项所关联的数据趋势，再从同时段所确认的数据趋势中锁定存在关联的相关监测项并进行标定，具体子步骤为： S11、针对于每组电力设备，确定此电力设备所关联的数据监测项，再从此电力设备所监测的历史完成数据中提取一组周期数据，其周期数据内的周期时长为T，其T为预设值，且周期数据内每个时刻均包括此电力设备所有数据监测项的监测数据； S12、基于对应电力设备所确认的周期数据，并同步基于其时间先后的关系将周期数据内属于不同数据监测项的监测数据进行排序，确认属于此电力设备不同数据监测项的数据序列； S13、对每组数据序列相邻时刻的变化数据进行确认，其变化数据为后一时刻的监测数据-前一时刻的监测数据，并将属于不同数据监测项不同相邻时刻之间的变化数据标定为BHi-k，其中i代表不同的数据监测项，k代表不同的相邻时刻； S14、基于所确认的属于不同数据监测项的数据序列，随机选定一组数据序列作为主序列，再从剩余的数据序列中随机选取一组数据序列作为次序列，将主序列与次序列的结合标定为组合序列，将主序列对应相邻时刻的变化数据作为主变数据，将次序列对应相邻时刻的变化数据作为次变数据，采用：Qk-q=主变数据÷次变数据确认其相同时段之间的比对趋势Qk-q，其中k代表不同的相邻时刻，q代表不同的组合序列，每一个不同的组合序列内，其次序列均不相同，主序列均相同； 基于对应组合序列内不同相邻时刻所确认的不同比对趋势Qk-q，将若干组比对趋势Qk-q进行方差处理，确认关联核定值Hq，选定Hqmin所关联的组合序列作为待定序列，识别Hqmin与预设值Y1的核对结果：若Hqmin＞Y1，则将此待定序列内主序列所关联的数据监测项标定为单监测项，若Hqmin≤Y1，则将待定序列内主序列以及次序列所关联的数据监测项标定为关联监测项，其中Y1为预设值； S15、针对于未进行关联监测项以及单监测项的其他数据序列，采用步骤S14相同的方式，对剩余的数据序列进行依次处理，至若干个数据序列均被标定为关联监测项或单监测项时止； 步骤二、对此电力设备内每组监测项所关联的监测参数进行故障确认，识别对应监测项所关联的监测参数是否异常，若存在异常，则进行异常监测项的标定，若未存在异常，则不进行任何标定； 步骤三、基于对应电力设备所标定的异常监测项，优先识别此类异常监测项属于单监测项还是属于关联监测项，基于识别结果，确认分析信号或故障信号，并将所确认的信号进行展示； 步骤四、基于对应电力设备所标定的异常监测项以及所关联的分析信号，初步从异常监测项所存在的关联监测项中，锁定此异常监测项所关联的其他监测项，再锁定一组校验周期，对校验周期内此异常监测项与其他监测项所关联的监测数据进行校验分析，评定此异常监测项是属于数据缺失异常还是属于故障异常。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人济宁众达利电气设备有限公司;济宁职业技术学院，其通讯地址为：272599 山东省济宁市汶上县经济开发区泉河大道西段路南；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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