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龙图腾网获悉北京亚能电气设备有限公司申请的专利风电场升压站多源数据融合防误闭锁智能决策与预警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：CN120450241B 。

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：202510951007.X，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权风电场升压站多源数据融合防误闭锁智能决策与预警方法是由窦天泽设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电场升压站多源数据融合防误闭锁智能决策与预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风电场升压站多源数据融合防误闭锁智能决策与预警方法，涉及电力系统智能防误技术领域，包括以下步骤：多源异构数据采集，通过分布式传感器网络获取数据，经边缘计算预处理；数据时空对齐与融合，设备状态评估，构建深度置信网络与贝叶斯网络混合模型计算健康指数；防误操作规则建模，基于Petri网与专家知识库进行操作逻辑验证；风险预警决策，融合多源预警信息划分风险等级；智能闭锁控制，用强化学习优化闭锁策略；决策支持与可视化，构建三维数字孪生模型并结合AR技术展示操作指导与风险预警。本发明通过多源数据融合与智能决策，提升防误闭锁准确性与效率，设备故障预警提前3个月显著增强升压站安全性与运维水平。

本发明授权风电场升压站多源数据融合防误闭锁智能决策与预警方法在权利要求书中公布了：1.一种风电场升压站多源数据融合防误闭锁智能决策与预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：多源异构数据采集与预处理步骤：部署边缘计算节点与物联网传感器阵列采集数据，利用异常数据过滤算法结合轻量化深度学习模型，对数据实时降噪与特征提取； S2：跨尺度时空数据融合步骤：构建长短期记忆网络与图卷积网络融合模型，通过时空对齐算法，将数据同步，采用改进的D-S证据理论融合公式：，为命题A的基本概率赋值，、分别为命题、的基本概率赋值，为数据源可信度权重，、是用于区分不同命题的索引参数，用于表示不同数据源中各自的命题集合元素； S3：设备健康状态深度评估步骤：利用胶囊网络对设备特征进行动态路由学习，将相似设备健康评估知识迁移到目标设备，设备健康指数计算公式为：，m为评估指标数量，为指标权重，为指标实际值，、分别为第k个指标的最大值和最小值； S4：防误操作规则动态建模步骤：创建动态有色Petri网，根据设备实时状态与操作任务，调整库所与变迁的参数和连接关系，库所节点表示设备状态，变迁节点表示操作动作；知识图谱整合设备知识，通过图神经网络进行知识推理，结合时序逻辑验证算法，对操作序列进行形式化验证； S5：风险预警与决策优化步骤：提出基于改进证据神经网络的风险预警方法，将D-S证据理论融入神经网络结构，增强模型对不确定信息的处理能力； S6：智能闭锁策略协同控制步骤：设计分层分布式智能闭锁控制系统，采用深度强化学习中的双深度Q网络算法优化闭锁策略； S7：可视化决策支持与虚拟仿真步骤：构建升压站数字孪生模型，结合MR设备，为操作人员提供沉浸式操作与培训。

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