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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司超高压分公司申请的专利变电站设备无监督异常检测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：CN120833525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511340767.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权变电站设备无监督异常检测方法及系统是由徐波;杜欢欢;杨帆;刘嘉;钟幼平;刘凯;周东;叶芃;周龙枫设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本变电站设备无监督异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种变电站设备无监督异常检测方法及系统，该方法包括：获取包含变电站设备状态正常和异常的第一样本集，并根据第一样本集生成特征空间条件向量，并根据特征空间条件向量对第一样本集进行重构，得到重构样本；根据数据集生成多尺度特征，并将多尺度特征进行优化，得到优化后的特征图；将优化后的特征图输入到轻量化重建网络中，得到每个样本的异常评分，并对异常评分进行最大池化，并根据最大池化结果得到图像级异常评分；判断图像级异常评分是否大于第一预设阈值；若图像级异常评分大于第一预设阈值，则判定变电站设备状态异常。本发明能够准确检测变电站设备异常状态，提高检测效率和准确性，保障变电站设备稳定运。

本发明授权变电站设备无监督异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种变电站设备无监督异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取包含变电站设备状态正常和异常的第一样本集，并根据所述第一样本集利用边缘检测算法生成特征空间条件向量，并根据所述特征空间条件向量对所述第一样本集进行重构，得到重构样本； 将所述重构样本和第一样本集汇总，得到数据集，并根据所述数据集生成多尺度特征，并将所述多尺度特征进行优化，得到优化后的特征图； 使用ResNet架构作为特征提取的主干网络，并将数据集输入至所述主干网络中，生成第k层的多尺度特征： ； 其中，为主干网络，K为主干网络的总层数，每一层均包括多个通道，为第k层特征图的高度、宽度和通道数，X为数据集； 定义为多尺度特征对应的第i个通道的2D特征图，并将每种样本类型的2D特征图输入到预构建的损失函数中，以得到最优特征： ； 其中，为针对第k层第i个通道的选择损失函数，为Frobenius范数，为正常样本的数量，为异常样本的数量，是调节正常样本与异常样本损失权重的超参数，为第n个重构样本，为第n个正常样本在第k层第i个通道的2D特征图、为第n个重构样本在第k层第i个通道的2D特征图，为第m个异常样本在第k层第i个通道的2D特征图； 对最优特征进行加权映射： ； 其中，为FAO映射函数，为参数，为优化后的特征图； 将优化后的特征图输入到轻量化重建网络中，得到每个样本的异常评分，并对所述异常评分进行最大池化，并根据最大池化结果得到图像级异常评分； 判断所述图像级异常评分是否大于第一预设阈值； 若所述图像级异常评分大于第一预设阈值，则判定变电站设备状态异常。

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