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龙图腾网获悉国网河南省电力公司直流中心申请的专利一种换流阀内部温度监测预警方法及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：CN120369129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510436969.1，技术领域涉及：G01K1/02；该发明授权一种换流阀内部温度监测预警方法及系统是由赵阳;毛攀;张鹏;陈昊;李洋;刘科含;谢胜超;陈松涛;刘梦琦;韩瑶瑶设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种换流阀内部温度监测预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种换流阀内部温度监测预警方法及系统，具体涉及换流阀温度监测技术领域；通过在多个关键发热单元布设温度传感器，实时采集局部温度数据，并结合冷却水进出口温度构建时间序列，基于温升速率与温度梯度变化构建温度趋势预测模型，精准识别局部热失控风险，通过将预测结果与分级阈值比对，实现多级预警信号输出，并联动相应处理策略；在局部温度持续异常增长且冷却系统响应滞后的极端情况下，系统可越级触发紧急停机保护，避免器件失效，该方法有效提升了对局部热故障的感知能力与响应速度，显著增强了换流阀系统的运行安全性与智能化水平。

本发明授权一种换流阀内部温度监测预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种换流阀内部温度监测预警方法，其特征在于：包括： 在换流阀内部多个关键发热单元设置多点温度传感器，用于实时采集各个区域的局部温度数据； 将所述局部温度数据与冷却水进出口温度数据构建时间序列，并基于局部温升速率与温度梯度变化，构建温度趋势预测模型，判断是否存在局部热失控风险； 具体包括：将温度变化速率和空间温度分布梯度转换为综合特征向量，将综合特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型以每组综合特征向量预测局部热失控风险值标签为预测目标，以最小化对所有局部热失控风险值标签的预测误差之和作为训练目标，对机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练，根据模型输出结果确定局部热失控风险值，其中，机器学习模型为多项式回归模型； 空间温度分布梯度的计算方式为：构建图结构G＝V,E,W；V表示图中所有温度传感器点集合，记为V＝{v1,v2,...,vn}；E为边集合，表示相邻传感器之间存在空间关系；W为边权重集合；构建温度向量T，T＝[T1,T2,...,Tn]S；S为向量转置，计算图拉普拉斯矩阵L：L＝D-W；其中：D为度矩阵；对每个节点vi，定义其空间温度分布梯度为：为节点i的邻居节点集合，G为空间温度分布梯度； 将判断结果与梯度风险阈值进行比较，生成不同级别的预警信号，并进行相应的处理； 若局部温度持续异常增长，超过安全温度极限，且冷却系统整体温度未同步反映异常情况，则触发紧急停机保护指令。

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