四川省機場集團有限公司李煜昊獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉四川省機場集團有限公司申請的專利10KV變電站設備多源異構數據協(xié)同故障預測方法及其系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120031549B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202510501654.0,技術領域涉及:G06Q10/20;該發(fā)明授權10KV變電站設備多源異構數據協(xié)同故障預測方法及其系統(tǒng)是由李煜昊設計研發(fā)完成,并于2025-04-21向國家知識產權局提交的專利申請。
本10KV變電站設備多源異構數據協(xié)同故障預測方法及其系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明涉及電力系統(tǒng)智能運維技術領域,具體涉及10KV變電站設備多源異構數據協(xié)同故障預測方法及其系統(tǒng),整合設備傳感數據、環(huán)境數據、運維數據和視頻圖像數據,形成多模態(tài)異構數據集;通過深度特征提取與語義對齊,將異構數據轉化為統(tǒng)一特征表征,并利用時空一致性約束進行動態(tài)校準;對校準后的特征進行自適應加權融合與矛盾消解,生成融合特征;基于設備狀態(tài)知識圖譜,對融合特征進行多維評估,得到設備狀態(tài)向量;利用該向量及融合特征,通過多層級故障預測模型預測故障;將預測結果與實際故障數據比對,反饋更新知識圖譜和預測模型參數,實現持續(xù)優(yōu)化,通過多模態(tài)異構數據深度特征提取與語義對齊,實現了異構數據的深度融合。
本發(fā)明授權10KV變電站設備多源異構數據協(xié)同故障預測方法及其系統(tǒng)在權利要求書中公布了:1.10KV變電站設備多源異構數據協(xié)同故障預測方法,其特征在于,包括: 獲取變電站設備的多模態(tài)異構數據,所述多模態(tài)異構數據包括設備傳感數據、環(huán)境數據、運維數據和視頻圖像數據; 對所述多模態(tài)異構數據進行深度特征提取與語義對齊,得到統(tǒng)一特征表征; 基于時空一致性約束對所述統(tǒng)一特征表征進行動態(tài)校準,得到校準后特征; 對所述校準后特征執(zhí)行自適應加權融合與矛盾消解,得到融合特征; 基于預先構建的設備狀態(tài)知識圖譜,對所述融合特征進行多維設備狀態(tài)評估,得到設備狀態(tài)向量; 根據所述設備狀態(tài)向量和所述融合特征,通過多層級故障預測模型生成故障預測結果; 將所述故障預測結果與實際故障數據進行比對,更新所述設備狀態(tài)知識圖譜和所述多層級故障預測模型的參數; 基于時空一致性約束對所述統(tǒng)一特征表征進行動態(tài)校準,具體包括: 構建設備空間關聯拓撲圖,表示設備間的空間關聯度; 計算數據的時間一致性評分,評分計算公式為,其中為第一條數據的時間戳、為第二條數據的時間戳,為時間容忍參數; 計算數據的空間一致性評分,評分計算公式為,其中為設備與的空間關聯度; 基于時間一致性評分和空間一致性評分計算綜合評分,對評分低于預設閾值的數據項進行校準; 對所述校準后特征執(zhí)行自適應加權融合與矛盾消解,具體包括: 基于信息熵計算特征重要性評分; 根據特征重要性和歷史預測準確率動態(tài)調整特征權重;執(zhí)行加權融合計算融合特征; 檢測特征間沖突度,當沖突度超過預設閾值時,啟動深度檢查流程進行矛盾消解; 基于預先構建的設備狀態(tài)知識圖譜,對所述融合特征進行多維設備狀態(tài)評估,具體包括: 構建包含設備、部件、故障類型的知識圖譜,以三元組(實體1,關系,實體2,置信度)形式表示知識; 構建設備狀態(tài)向量,包含物理狀態(tài)、電氣狀態(tài)和運行狀態(tài)維度;基于知識圖譜的推理引擎對融合特征進行狀態(tài)評估; 為評估結果提供可信度指標; 所述通過多層級故障預測模型生成故障預測結果,具體包括: 第一層級執(zhí)行亞健康狀態(tài)預警,預測窗口為12—24小時; 第二層級執(zhí)行故障類型預測,預測窗口為6—12小時; 第三層級執(zhí)行緊急故障預警,預測窗口為0-6小時; 各層級采用不同預測模型,根據數據特性和故障類型自動選擇最優(yōu)模型; 采用集成學習策略融合多個基礎模型的預測結果,增強預測可靠性。
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