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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司黄龙滩水力发电厂申请的专利一种水电站辅助设备故障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：CN116522259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310317567.0，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种水电站辅助设备故障预警方法是由周文;毛哲;唐佳庆;杨志;戴伟民;程锦翔;任满意设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水电站辅助设备故障预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理以及计算机辅助监控技术领域，公开了一种水电站辅助设备故障预警方法，主要步骤包括：对水电站辅助设备的原始运行数据进行补缺、降噪预处理；对经过预处理的数据进行态势理解；构建模型对水电站辅助设备的特征数据进行态势评估；根据态势评估构建的模型进行故障预测。本发明是基于数据驱动的机器学习故障预警方法，深入挖掘水电站辅助设备的运行数据特征，结合特征提取、特征融合、过采样以及机器学习等方法，对设备在未来一段时间内的运行态势进行预测，并对可能出现的故障进行提前预警，切实保证预测结果的准确性、可解释性和可靠性。

本发明授权一种水电站辅助设备故障预警方法在权利要求书中公布了：1.一种水电站辅助设备故障预警方法，其特征在于，包括以下主要步骤： S1：对水电站辅助设备的原始运行数据进行补缺、降噪预处理； S2：对经过预处理的数据进行态势理解，包括以下步骤：S21：对经过预处理后的水电站辅助设备运行数据进行突变点检测，找到会发生突变的测点信号，作为和水电站辅助设备故障状况强相关的测点；S22：确定每个所述测点的数据特征；S23：根据水电站辅助设备的拓扑关联图，为测点对应的数据特征生成权重系数；S24：将整体的辅助设备运行数据特征和相应时间窗口的故障状况相结合，形成了待分类的监督学习数据样本； S3：构建模型对水电站辅助设备的特征数据进行态势评估，包括以下步骤：S31：根据辅助设备运行数据特征样本，构建支持向量机模型的训练集；S32：构建SVM多分类器，通过组合一对一的SVM二分类器实现多分类；S33：对构建的每个水电站辅助设备故障二分类器分别进行训练优化；S34：求解出水电站辅助设备故障二分类器模型的优化目标；S35：结合SVM二分类器的输出结果构建水电站辅助设备故障多分类器； S4：根据态势评估构建的模型进行故障预测。

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国网湖北省电力有限公司黄龙滩水力发电厂，其通讯地址为：442000 湖北省十堰市朝阳中路25-A号；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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