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龙图腾网获悉云南电网有限责任公司;云南电网有限责任公司红河供电局申请的专利基于自然时间域与模糊粗糙集的配线隐患评估与预测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：CN120873779B 。

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：202511394176.4，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于自然时间域与模糊粗糙集的配线隐患评估与预测方法是由朱国福;张雄明;康绍超;王忠明;王桥新;李昂;刘刚;唐静涛;常宗福;安吉爽;李吉勤;徐长成;龙宝奇;王旭光;龙智发;周照;李拓威;赵旭东;薛靖祺;蒋绍华设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自然时间域与模糊粗糙集的配线隐患评估与预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于自然时间域与模糊粗糙集的配线隐患评估与预测方法，属于电网设备运维与检修技术领域。该方法基于采集的泄漏电流、感应电流、温度等多源监测信号，采用经验模态分解EMD与样本熵相结合的方法进行自适应信号预处理，有效提取有效模态成分并抑制噪声干扰；在传统时间域基础上引入自然时间域分析，构建事件序列并提取动态特征，形成具有时序演化信息的隐患特征数据集；进一步利用模糊粗糙集理论对高维特征进行无监督属性约简，去除冗余信息，保留关键判别特征；最终通过支持向量机SVM分类器实现对配线隐患类型的识别与趋势预测。该方法提升了隐患识别的准确性与鲁棒性，为电力配线的智能运维提供了有效技术支撑。

本发明授权基于自然时间域与模糊粗糙集的配线隐患评估与预测方法在权利要求书中公布了：1.基于自然时间域与模糊粗糙集的配线隐患评估与预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，多源监测数据采集：采集电力配线运行过程中的多种监测信号，多种监测信号包括：局部放电、温度、振动、电压、电流； 步骤2，基于EMD与样本熵的信号预处理：对采集非平稳监测信号，采用经验模态分解EMD与样本熵分析相结合的方法进行自适应去噪处理，提取各信号中的有效模态成分并抑制噪声干扰； 步骤3，融合传统时间域与自然时间域的特征提取：在预处理所得的有效信号模态分量基础上，提取传统时间域统计特征，同时构建自然时间域事件序列并计算其动态特征，最终融合两类特征形成具有动态表征能力的配线隐患特征数据集； 步骤4：基于模糊粗糙集的高维特征属性约简：针对构建的融合传统时间域与自然时间域的高维隐患特征数据集，采用模糊粗糙集理论进行无监督属性约简，去除冗余特征，保留对隐患识别具有高判别能力的关键特征； 步骤5：基于支持向量机的隐患分类与预测：基于完成属性约简后的低维特征集，构建支持向量机SVM分类模型，并结合参数优化策略，对电力配线不同类型隐患的准确分类与趋势预测； 步骤3，融合传统时间域与自然时间域的特征提取过程中，构建自然时间域事件序列过程如下： 自然时间域事件序列的构建： 定义事件能量，事件能量包括：局部放电产生的脉冲，温度升高幅度，电压骤降骤升的幅值，信号谐波THD的变化量，信号瞬时频率变化； 归一化处理后，构建事件序列：，，…，； 式中，为第个事件的发生时间；第个事件的能量值；为事件序号，为总事件数； 对事件赋予序列序号，计算归一化能量： 从第一个事件开始，为每个事件分配一个递增的整数序号，从而得到数据集； 则第个事件在自然时间域的定义为： ； 计算归一化能量： ； 式中，为事件序号；为第个事件的自然时间值；为第个事件的能量值；第个事件的归一化能量； 步骤3，融合传统时间域与自然时间域的特征提取过程中，计算其动态特征过程如下： 自然时间域特征获取： 提取动态特征，包括：衡量系统混乱度的熵、反映时间对称性的反转熵、描述能量分布离散程度的方差； 方差的计算公式如下： ； 式中，为方差，表征事件能量分布的离散程度，反映系统状态的波动性；为自然时间的一阶矩，表示事件序列的中心位置；为自然时间平方的加权平均，衡量事件能量分布的空间扩散程度； 熵的计算公式如下： ； 式中，为自然时间域熵，用于衡量事件序列的不确定性与复杂性；为加权自然时间对数均值，描述事件能量与时间乘积的复杂度； 转熵的计算公式如下： ； ； 式中，为时间反转后的归一化能量，将原始事件序列的能量从后往前重新排列；为时间反转后的事件序号，表示将事件序列从后往前排列时，对应于原第个事件的新位置；为时间反转后的自然时间值，将事件时间轴反向映射，形成时间对称序列；为时间反转后的自然时间值，表示将原始自然时间序列反向排列后，第个位置上的自然时间值。

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云南电网有限责任公司;云南电网有限责任公司红河供电局，其通讯地址为：650000 云南省昆明市拓东路73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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