蘇州工學院肖樂獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉蘇州工學院申請的專利電力設備故障診斷預測方法、裝置及電子設備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：CN120490743B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202510985936.2，技術領域涉及：G01R31/12；該發明授權電力設備故障診斷預測方法、裝置及電子設備是由肖樂;錢振江;嚴衛設計研發完成，并于2025-07-17向國家知識產權局提交的專利申請。
本電力設備故障診斷預測方法、裝置及電子設備在說明書摘要公布了：本公開涉及一種電力設備故障診斷預測方法、裝置及電子設備，涉及人工智能技術領域，包括：采集多個電力設備的聲音數據和電氣數據，從聲音數據中定位噪聲數據，根據定位到噪聲數據的聲音數據的時變特性曲線提取故障特征；定位提取到故障特征的故障時間節點，匹配故障時間節點對應的電氣數據，得到故障電氣數據；利用聲音分離模型分離聲音數據中的噪聲數據，得到每個電力設備的噪聲數據，并根據每個電力設備的噪聲數據、時變特性曲線以及故障電氣數據的匹配程度，確定每個電力設備的故障；根據故障的故障類型的數據異常走勢，預測故障趨勢。通過應用本公開方案，能夠提高局部放電檢測的準確性和可靠性，降低漏檢或誤判的風險。
本發明授權電力設備故障診斷預測方法、裝置及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種電力設備故障診斷預測方法，其特征在于，所述方法包括： 采集多個電力設備的聲音數據和電氣數據，從所述聲音數據中定位電力設備的噪聲數據，根據定位到所述噪聲數據的聲音數據的時變特性曲線提取所述電力設備的故障特征； 定位提取到所述故障特征的故障時間節點，并匹配所述故障時間節點對應的多個電力設備的電氣數據，得到每個電力設備的故障電氣數據； 利用聲音分離模型分離所述聲音數據中的噪聲數據，得到所述每個電力設備的噪聲數據，并根據所述每個電力設備的噪聲數據、定位到所述噪聲數據的聲音數據的時變特性曲線以及所述每個電力設備的故障電氣數據的匹配程度，確定所述每個電力設備的故障； 根據所述每個電力設備故障的故障類型的數據異常走勢，預測電力設備的故障趨勢，其中，所述數據異常走勢用于表征電力設備的運行過程中的關鍵參數或指標偏離預期趨勢，所述故障趨勢表征故障隨時間的發展變化情況。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人蘇州工學院，其通訊地址為：215558 江蘇省蘇州市常熟市南三環路99號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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