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龍圖騰網獲悉江蘇華電能創科技有限公司申請的專利基于聲紋識別的變電站設備運行狀態監測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120279944B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510748077.5，技術領域涉及：G10L25/51；該發明授權基于聲紋識別的變電站設備運行狀態監測方法及系統是由薛東;石艷梅;張曉佳;袁文惠;師海軍;顧國平設計研發完成，并于2025-06-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于聲紋識別的變電站設備運行狀態監測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于聲紋識別的變電站設備運行狀態監測方法及系統，屬于動態監測技術領域；獲取變電站內全部變電設備在歷史運行時的運行聲紋數據和運行時間段，并構建運行時間點集；基于運行時間點和運行聲紋數據，構建聲紋漂移模型；獲取變電設備的當前運行時間點和當前運行時間點對應的運行聲紋數據；獲取與當前運行時間點相匹配的全部運行時間點對應的運行聲紋數據，計算綜合聲紋差異度；獲取當前運行時間點內，變電站內全部變電設備的綜合差異度，計算不同變電設備之間的綜合差異相似度，預設閾值，分析并進行變電設備之間的聯動預警，不僅提高了變電設備運行狀態監測的精度與實時性，也增強了異常聯動識別與預警響應的智能化水平。

本發明授權基于聲紋識別的變電站設備運行狀態監測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于聲紋識別的變電站設備運行狀態監測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 步驟S1：獲取變電站內全部變電設備在歷史運行時的運行聲紋數據和運行時間段，并構建運行時間點集； 步驟S2：基于運行時間點和運行時間點對應的運行聲紋數據，構建聲紋漂移模型； 步驟S3：獲取變電設備的當前運行時間點和當前運行時間點對應的運行聲紋數據；獲取與當前運行時間點相匹配的全部運行時間點對應的運行聲紋數據，計算綜合聲紋差異度； 步驟S4：獲取當前運行時間點內，變電站內全部變電設備的綜合差異度，計算不同變電設備之間的綜合差異相似度，預設閾值，分析并進行變電設備之間的聯動預警； 所述步驟S2的具體實施過程包括： 基于歷史第n次運行時對應的第i個運行時間點RTi和運行時間點RTi對應的運行聲紋數據，構建歷史第n次運行對應的聲紋漂移模型，具體如下： 對運行時間點集STPn進行遍歷，獲取每個運行時間點對應的運行聲紋數據，并按照運行時間點順序進行排列； 對排列后的運行聲紋數據進行歸一化處理，基于歸一化之后的運行聲紋數據，構建聲紋漂移模型，記為PMn＝{[RTi,RVPRTi]|i∈[1,I]}，其中，PMn表示歷史第n次運行對應的聲紋漂移模型，RVPRTi表示歸一化之后的運行時間點RTi對應的運行聲紋數據，I表示運行時間點總數； 所述步驟S3的具體實施過程包括： 獲取變電設備的當前運行時間點和當前運行時間點對應的運行聲紋數據，分別記為RTcur和RVPRTcur；獲取歷史共N次運行對應的聲紋漂移模型，預設運行時間點匹配規則，基于所述運行時間點匹配規則，從聲紋漂移模型中提取與變電設備的當前運行時間點RTcur相匹配的運行時間點；所述運行時間點匹配規則具體為：若|RTm-RTcur|≤δ，則判定運行時間點RTm與當前運行時間點RTcur相匹配，其中，δ表示預設的運行時長容差閾值，RTm表示歷史第n次運行時對應的第m個運行時間點； 獲取與當前運行時間點RTcur相匹配的全部運行時間點對應的運行聲紋數據，并與當前運行時間點RTcur對應的運行聲紋數據RVPRTcur進行差異度對比，計算綜合聲紋差異度，計算公式如下： 其中，ΔCVcur表示綜合差異度，M表示與當前運行時間點RTcur相匹配的全部運行時間點對應的運行聲紋數據總數，RVPRTm表示運行時間點RTm對應的運行聲紋數據，λ表示預設的指數衰減因子。

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