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龙图腾网获悉河北圣发电力科技有限公司申请的专利一种箱变故障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：CN121071746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511604000.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种箱变故障检测方法及系统是由耿宁;张少卿设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种箱变故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种箱变故障检测方法及系统，包括：获取箱变在当前及历史多个时间节点的环境参数时序和设备参数时序；将任一时间节点的环境参数时序和设备参数时序进行组合以得到待检测参数时序；获取当前时间节点与历史多个时间节点的待检测参数时序之间的第一偏离程度，获取当前时间节点的待检测参数时序与标准参数时序之间的第二偏离程度；获取当前时间节点的设备健康指数；计算当前时间节点的异常程度；基于改进的机器学习模型输出下一时间节点的运行状态，并基于所述运行状态判定箱变的故障情况。本发明解决了现有算法故障检测准确性不高的问题。

本发明授权一种箱变故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种箱变故障检测方法，其特征在于，包括： 获取箱变在当前及历史多个时间节点的环境参数时序和设备参数时序；将任一时间节点的环境参数时序和设备参数时序进行组合以得到待检测参数时序； 获取当前时间节点与历史多个时间节点的待检测参数时序之间的第一偏离程度，获取当前时间节点的待检测参数时序与标准参数时序之间的第二偏离程度；获取当前时间节点的设备健康指数；计算当前时间节点的异常程度，异常程度与第一偏离程度、第二偏离程度、设备健康指数呈正相关； 基于改进的机器学习模型输出下一时间节点的运行状态，并基于运行状态判定箱变的故障情况；其中，改进的机器学习模型包括滑动时间窗口，滑动时间窗口与当前时间节点的异常程度呈反相关； 第一偏离程度为：，、分别为时间节点、时间节点下的待检测参数时序，为马氏距离，为设定时间窗口大小，为高斯函数，为时间节点下第个维度数据序列中第个元素的值，为时间节点下第个维度数据序列所对应高斯函数的最大值，为维度数据序列中元素的总个数，为维度数据序列的总个数，维度数据序列通过以时间节点为最新点的设定时间窗口内的所有同一维度参数数据所构建； 第二偏离程度为当前时间节点的待检测参数时序与标准参数时序之间的马氏距离； 设备健康指数为：，、分别为时间节点、时间节点下的环境参数时序，、分别为时间节点、时间节点下的设备参数时序，为马氏距离，为预设超参数； 时间节点的异常程度为：++||，||为绝对值函数，为时间节点的第一偏离程度，为时间节点的第二偏离程度，为以10为底的对数函数，为时间节点的设备健康指数。

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