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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司滁州市城郊供电公司申请的专利一种基于物联网的配电站房设备状态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：CN121012006B 。

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：202511175079.6，技术领域涉及：H02J3/0012；该发明授权一种基于物联网的配电站房设备状态检测方法及系统是由卜应松;张宝;周智博;刘正宇;范义刚;林通;何萍萍;肖雨婷;刘恩林设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的配电站房设备状态检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物联网的配电站房设备状态检测方法及系统，涉及配电房设备检测技术领域，方法包括以下步骤：采集配电站房环境监测数据和配电站房设备状态监测数据，组合生成实时监测数据；基于实时监测数据和设备正常状态监测数据，进行实时监测数据对应的配电站房设备状态是否正常分析处理，若是，则生成预测设备正常状态监测数据；该基于物联网的配电站房设备状态检测方法及系统，通过对一段时长的实时监测数据的时间序列上的特征进行对比判断设备是否正常，可以实现对一段时长内设备是否存在异常进行预测，从而可以在设备发生异常前对工作人员进行提醒。

本发明授权一种基于物联网的配电站房设备状态检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的配电站房设备状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集配电站房环境监测数据和配电站房设备状态监测数据，组合生成实时监测数据； S2、基于所述实时监测数据和设备正常状态监测数据，进行实时监测数据对应的配电站房设备状态是否正常分析处理，若是，则生成预测设备正常状态监测数据； S3、若不正常，则将所述实时监测数据标记为异常监测数据，将所述异常监测数据经过特征提取和标准化处理得到的异常监测特征标准化向量输入预先训练的异常类型预测模型，生成预测的异常类型标签和对应预测标签置信数据； S4、基于所述预测标签置信数据判断预测的异常类别标签的置信度是否小于设置置信度标准，若否，则将预测的异常类型标签输出；若是，则同时输出预测的异常类型标签和对应预测标签置信数据，并进行置信度报警； S5、收集各异常类型标签对应的所述异常监测数据和历史异常监测数据，按设置混合规则混合生成异常监测数据新样本，基于所述异常监测数据新样本对所述异常类型预测模型进行训练更新； 所述S5包括以下步骤： S5.1、采集历史异常监测数据及对应异常类型标签，收集异常监测数据集对应的预测的异常类型标签； S5.2、按照所述异常类型标签的不同分别对历史异常监测数据和异常监测数据进行分类，分别生成历史异常类型异常监测数据集合和异常类型异常监测数据集合； S5.3、判断各异常类型异常监测数据集合中的异常监测数据的数量是否大于等于对应设置异常类型更新数量阈值； S5.4、若是，则将对应历史异常类型异常监测数据集合的历史异常监测数据按设置比例x与所述异常类型异常监测数据集合中对应设置异常类型更新数量阈值条异常监测数据混合，生成异常类型异常监测更新数据集合，其中，x=异常监测数据数量历史异常监测数据数量； S5.5、若否，则将对应历史异常类型异常监测数据集合的对应设置异常类型更新数量阈值x条历史异常监测数据，设置为异常类型异常监测更新数据集合； S5.6、收集所有异常类型标签对应的异常类型异常监测更新数据集合，对所述异常类型预测模型的参数进行训练更新。

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安徽省电力有限公司滁州市城郊供电公司，其通讯地址为：239000 安徽省滁州市中都大道658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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