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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利一种配网自动化设备异常状态检测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119716383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411780626.9，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种配网自动化设备异常状态检测方法、装置、电子设备及存储介质是由李志勇;黄曙;曾瑞江;李吉宁;彭发东;张彬;吴任博;钏星;黄玉琛;林江龙设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配网自动化设备异常状态检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种配网自动化设备异常状态检测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取配网自动化设备的第一时序异常信号；对第一时序异常信号进行分解，生成用于表征设备工作状态的第一特征图矩阵；将所述第一时序异常信号和所述第一特征图矩阵输入多张量卷积网络模型，以使多张量卷积网络模型生成第一时序异常信号的异常状态类型。通过实施本发明能够显著提升配网自动化设备的异常检测能力，保障了配电网络的安全、高效运行。

本发明授权一种配网自动化设备异常状态检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种配网自动化设备异常状态检测方法，其特征在于，包括： 获取配网自动化设备的原始时序异常信号； 计算所述原始时序异常信号的自相关函数； 分析所述自相关函数，识别出原始时序异常信号的随机噪声； 根据预设的全局阈值将原始时序异常信号的随机噪声剔除，生成配网自动化设备的第一时序异常信号； 采用集合经验模态分解方法对第一时序异常信号进行多频率分解，生成若干第一固定模态分量； 根据若干所述第一固定模态分量，生成用于表征设备工作状态的第一特征图矩阵；其中，所述第一特征图矩阵中每一元素为在某一时刻第一固定模态分量的值； 将所述第一时序异常信号和所述第一特征图矩阵输入多张量卷积网络模型，以使多张量卷积网络模型生成第一时序异常信号的异常状态类型； 其中，所述多张量卷积网络模型的训练包括： 获取若干用于训练的第二时序异常信号和第二时序异常信号对应的异常状态标签；其中，所述异常状态标签为第二时序异常信号对应的异常状态类型； 对第二时序异常信号进行分解，生成用于表征设备工作状态的第二特征图矩阵； 根据第二时序异常信号、第二特征图矩阵以及第二时序异常信号对应的异常状态标签，构建训练集； 按照预设的批次大小将所述训练集随机划分为若干批次的训练样本； 将各批次的训练样本依次输入至多张量卷积网络模型中，对多张量卷积网络模型进行训练，直至达到预设的训练次数；其中，多张量卷积网络模型在每接收一批次的训练样本时，输出训练样本对应的异常状态类型；根据所述异常状态类型以及对应的异常状态标签，通过损失函数计算损失函数值；根据所述损失函数值对多张量卷积网络模型进行更新。

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广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区东风东路757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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