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龙图腾网获悉内蒙古华融电力科技有限公司申请的专利变电站涉网业务多源运行AI智析网络故障预测诊断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：CN120785777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202510977884.4，技术领域涉及：H04L41/149；该发明授权变电站涉网业务多源运行AI智析网络故障预测诊断系统是由孟少一;卢浪浪;屈志刚设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本变电站涉网业务多源运行AI智析网络故障预测诊断系统在说明书摘要公布了：本发明具体为变电站涉网业务多源运行AI智析网络故障预测诊断系统，涉及电力系统自动化及智能运维技术领域，包括：涉网业务数据源模块；网络三通装置模块；通用数据库模块；AI智析处理模块。本发明中，多维度动态特征分析，针对丢包率、延时、流量等关键参数，采用结构化提取逻辑，过滤无效数据并聚焦真实异常；结合机器学习损失函数优化u、k、v参数，精准捕捉丢包突变、极端时延、流量骤变的协同异常模式，提前预警潜在故障；有效避免因网络异常导致的保护装置误动或调度指令中断，显著增强电网运行稳定性。

本发明授权变电站涉网业务多源运行AI智析网络故障预测诊断系统在权利要求书中公布了：1.变电站涉网业务多源运行AI智析网络故障预测诊断系统，其特征在于，包括： 涉网业务数据源模块，配置为全面收集变电站内与电网调度紧密相关的各类业务数据以及设备状态信息； 网络三通装置模块，配置为串联在业务传输链路中，通过镜像模式单向复制数据，无MAC和网络地址； 通用数据库模块，配置为接收并存储网络三通装置转发的全量数据，记录源地址、目标地址信息，为AI分析提供支撑； AI智析处理模块，配置为基于数据库数据，从多维度分析设备和链路状态，实现故障诊断、定位及提前预警； AI智析处理模块还包括在网络传输特征方面，基于数据传输过程中的丢包率数据、延时数据和流量变化情况来评估网络状态，过程包括： 通过网络三通装置镜像复制全链路数据，含丢包率数据、延时数据、流量变化数据； 以预设的时间间隔提取丢包率数据，并预设丢包率数据阈值，将各个时间间隔的丢包率减去丢包率阈值，若得到的值大于0，则记作丢包差值，若得到的值小于0，则直接剔除； 将各个丢包差值按照数值大小进行降序排列，并从中提取最大丢包差值和最小丢包差值作为标记组，将标记组从丢包差值数据内剔除后，从剩下的丢包差值中继续提取最大丢包差值和最小丢包差值作为标记组，得到对应数量的标记组，将标记组按照建立的先后顺序进行排列，并从中提取第u个标记组； 并将第u个标记组中的最大丢包差值和最小丢包差值进行差值计算后取绝对值，并乘以最大丢包差值和最小丢包差值之间的时间间隔，得到丢包影响值； 从数据库中提取每条数据的源地址和目标地址，以及对应的源地址发送时间和目标地址接收时间，将接收时间与发送时间之间的时间作为传输时间，预设传输时间的允许波动范围，将不处于传输时间的允许波动范围内的传输时间记作传输延迟时间；并从所有的传输延迟时间内提取排名为k的最大传输延迟时间，记作传输异常时长； 以预设的时间间隔提取数据库中各个时间段且处于不同路径的流量数据，并将相邻时间间隔的流量进行差值计算，取绝对值后得到相邻流量差； 将得到的各个相邻流量差依次与Ⅱ型网络监测装置设定的阈值进行比对，将大于Ⅱ型网络监测装置设定的阈值的相邻流量差进行标记，并从标记的相邻流量差中提取最大的v个相邻流量差，并将最大的v个相邻流量差进行差值计算，得到流量异常值； 将丢包影响值、传输异常时长、流量异常值及其对应的u、k、v代入机器学习损失函数得到网络故障评估系数，并以此来评估网络传输状态； 函数为： ； 其中： 为历史数据的异常标签；为sigmoid函数； 、、分别为u、k、v驱动的特征计算； 为第u个标记组计算的丢包影响值； 为取排名第k的传输异常时长； 为基于前v大流量差计算的流量异常值； 、、分别为特征权重； 为偏置项； 为单条数据的预测误差； 为把所有历史数据，共n条的预测误差相加，得到网络故障评估系数 遍历完所有u,k,v组合后，对比各组的网络故障评估系数，将最小的组合作为配合训练出的模型，以优化对后续的网络故障预测。

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