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龙图腾网获悉国网(西安)环保技术中心有限公司申请的专利一种融合3D建模与AI算法的局部放电智能监测预警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：CN121030234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511553532.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种融合3D建模与AI算法的局部放电智能监测预警系统是由王鸿;景龑;王宇熙;张华;刘浩;党文强;马江涛设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合3D建模与AI算法的局部放电智能监测预警系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合3D建模与AI算法的局部放电智能监测预警系统，涉及数据处理技术领域，通过三维建模采集处理模块、时空矩阵构建模块、时序分层学习模块和趋势评估与预警模块的协同运行，不再依赖传统依靠电压突变阈值触发的被动告警方式，而是借助趋势路径矩阵Pmat对放电演化方向进行提前建模，并通过放电趋势评分Dev与趋势不确定度Uct的联合判定实现对风险上升态势的可信识别，使预警判断不再受偶发噪声干扰。并利用风险热区图Zmap将高风险区域以高亮图像形式呈现给运维人员，同时依据统一预警时间窗Win明确可提前介入的有效时段，使运维人员能够在设备损伤扩大前采取降载，从而实现从事故响应向风险提前处置的跃迁。

本发明授权一种融合3D建模与AI算法的局部放电智能监测预警系统在权利要求书中公布了：1.一种融合3D建模与AI算法的局部放电智能监测预警系统，其特征在于：包括以下模块： 三维建模采集处理模块获取设备结构信息并建立三维模型集Mset，同时对采集信号进行清洗与标准化，形成时间序列集Dpre； 时空矩阵构建模块将三维模型集Mset与时间序列集Dpre在3D建模中进行空间位置映射，构建包括空间维度与时间维度的时空矩阵Cub； 时序分层学习模块基于时空矩阵Cub进行趋势演化建模，计算得到趋势路径矩阵Pmat、放电趋势评分Dev和趋势不确定度Uct； 所述时序分层学习模块包括趋势建模单元和可信评估单元； 所述趋势建模单元基于获取的时空矩阵Cub后，根据时间相邻采样间隔内幅值差分产生的时序变化量构建初始演化向量场，并依据空间相邻位置间幅值梯度与连续性约束生成用于表达空间扩展方向的空间传播集Path； 将所述空间传播集Path与所述时空矩阵Cub进行逐时间步匹配以形成轨迹种子序列，随后调用具有短期记忆层与长期记忆层的层级时间记忆网络对所述轨迹种子序列进行多尺度序列拟合，进行修正由时间相邻采样间隔内幅值差分方法引起的局部漂移与噪声偏移，并在每一预测时间步输出以空间位置索引为维度的路径占用概率，将所有预测时间步的路径占用概率按时间先后顺序堆叠生成用于表示演化路径概率分布的趋势路径矩阵Pmat； 所述可信评估单元基于所述趋势路径矩阵Pmat，对所述时空矩阵Cub中的各空间位置幅值按预设比例区间进行上下浮动偏移后重新生成所述趋势路径矩阵Pmat所获得的多组扰动预测结果在相同时间步下的路径占用概率离散程度，并结合所述趋势路径矩阵Pmat在各时间步内的概率分布集中程度计算获取所述趋势路径矩阵Pmat预测结果稳定性的趋势不确定度Uct； 同时，对所述趋势路径矩阵Pmat中各空间位置在连续预测时间步下的路径占用概率计算递增变化率，并统计在各时间步下路径占用概率超过预设阈值的位置数量以获取空间覆盖范围，调用线性加权方法将所述递增变化率与所述空间覆盖范围进行组合后生成趋势增长值，再调用最小—最大归一化方法将所述趋势增长值映射至统一尺度区间，获取放电趋势评分Dev； 趋势评估与预警模块基于放电趋势评分Dev与趋势不确定度Uct计算综合风险指标，获取综合风险评分Rsk，并生成风险坐标集Pos和风险热区图Zmap，同时提取出提前预警时段区间，作为预警时间窗Win。

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