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龙图腾网获悉浙江平凡凡电器有限公司申请的专利塑壳断路器操作机构的自动化控制方法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：CN120342074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510552026.5，技术领域涉及：H02J13/13；该发明授权塑壳断路器操作机构的自动化控制方法是由曾锋;高云峰设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本塑壳断路器操作机构的自动化控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了塑壳断路器操作机构的自动化控制方法，具体涉及塑壳断路器技术领域；通过实时监测电气参数并传输至控制系统，基于预设阈值和故障模型进行对比分析，从而及时检测故障并生成控制指令，系统能够识别和排序多重故障场景，自动执行合闸或分闸动作，确保电力系统的可靠性和稳定性，此外，本发明引入了基于电路恢复情况的判断机制，在电路断开后，根据断路器的状态和电力系统的恢复情况，合理判断是否进行恢复操作，有效提高了电力系统的自恢复能力和故障诊断能力，该方法能够适应高负荷、复杂环境及电网波动的影响，显著提升了自动化控制系统的可靠性与精度。

本发明授权塑壳断路器操作机构的自动化控制方法在权利要求书中公布了：1.塑壳断路器操作机构的自动化控制方法，其特征在于：包括： 在塑壳断路器的操作过程中，实时监测电路中的电气参数，并将监测到的电气参数传输至控制系统； 控制系统接收来自电路中的电气参数，并基于预设的电气参数阈值和故障模型进行对比分析，以检测是否存在故障情况； 控制系统对电气参数的异常情况进行判断，若检测到故障，则生成控制指令，所述故障判断过程包括对多重故障场景的识别和优先级排序； 控制系统根据故障判断的结果，自动控制塑壳断路器的操作机构，执行合闸或分闸动作； 当电路断开后，控制系统根据断路器的状态和电力系统的恢复情况，判断是否恢复电路的正常工作，具体包括： 所述控制系统根据断路器的状态和电力系统的恢复情况，判断是否恢复电路的正常工作，包括：对断路器的状态监测数据进行分析后生成断路器状态异常评分，生成方法为： 从断路器的传感器收集监测数据，并将其格式化为一个数据集，其中每个样本的数据由n个电气参数特征组成：；其中每个为一个数据点，选择K值，即查找每个数据点最近的k个邻居，通过欧氏距离计算待检测数据点与非待检测数据点的距离，计算公式为：；其中：是数据点的特征向量，是数据点的特征向量，m是特征的数量，是数据点之间的欧氏距离； 对于待检测的断路器状态数据点，计算其与数据集X中所有数据点的欧氏距离，找到距离最小的K个最近邻，通过计算K个邻居的距离并求平均，得到断路器状态异常评分，表达式为：；式中，ED为断路器状态异常评分； 对电气参数的异常波动情况进行分析后生成电气参数异常分数，生成方法为： 收集电气参数数据，并构建时间序列数据集，其中每个数据点代表一个时间段内的电气参数值：；其中，是各个时间点的电流数据； 计算电气参数的历史均值和标准差，计算表达式为：；其中，是数据集中每个电气参数值，m是数据点的总数量，标准差表示电气参数数据的波动范围，计算公式为：；其中，计算每个数据点的异常分数Z-score，表达式为：；其中，是第i个数据点的电气参数异常分数，是第i个时间点的电气参数值，将所有数据点的电气参数异常分数进行求和平均计算后得到整体的电气参数异常分数； 将断路器状态异常评分和电气参数异常分数转换为综合特征向量，将综合特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型以每组综合特征向量预测电路异常评估系数标签为预测目标，以最小化对所有电路异常评估系数标签的预测误差之和作为训练目标，对机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练，根据模型输出结果确定电路异常评估系数，其中，机器学习模型为多项式回归模型。

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