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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种异常电解工况识别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：CN115790859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211548453.9，技术领域涉及：G01J5/48；该发明授权一种异常电解工况识别方法是由周灿;戴宇思;朱红求;彭磊;彭天宇;王凯设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异常电解工况识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种异常电解工况识别方法，包括：步骤1，获取目标电解槽的历史红外热像图，并在历史红外热像图中确定垂直于目标电解槽极板方向的特征辅助线；步骤2，获取特征辅助线上的温度峰值点，得到多个异常观测点；步骤3，针对多个异常观测点中的每个异常观测点，根据异常观测点提取空间维度上的空间温度特征序列和时间维度上的时间温度特征序列；步骤4，分别根据空间温度特征序列、时间温度特征序列对多个异常观测点进行分层聚类，得到聚类结果，并根据聚类结果识别出处于异常工况的极板；避免了通过温度阈值判断极板工况时人为提取温度代表值和设定温度阈值带来的失准，从而实现了更准确、更精细的异常电解工况智能识别。

本发明授权一种异常电解工况识别方法在权利要求书中公布了：1.一种异常电解工况识别方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取目标电解槽的历史红外热像图，并在所述历史红外热像图中确定垂直于所述目标电解槽极板方向的特征辅助线； 步骤2，获取所述特征辅助线上的温度峰值点，得到多个异常观测点； 步骤3，针对多个所述异常观测点中的每个异常观测点，根据所述异常观测点提取空间维度上的空间温度特征序列和时间维度上的时间温度特征序列； 步骤4，分别根据所述空间温度特征序列、所述时间温度特征序列对多个所述异常观测点进行分层聚类，得到聚类结果，并根据所述聚类结果识别出处于异常工况的极板，包括： 针对多个所述空间温度序列中的每个空间温度序列，计算所述空间温度序列与所述空间温度序列之间的相似度； 针对多个所述时间温度序列中的每个时间温度序列，计算所述时间温度序列与所述时间温度序列之间的相似度； 设定类别数，构建系统聚类树，将所述异常观测点聚类成多个族群； 针对多个所述族群中的每一个族群，根据所述族群内所述异常观测点的温度均值和所述异常观测点的数量，确定所述族群内观测点对应的极板是否异常； 当多个所述族群内的异常观测点的数量均小于极板总数的1p时，计算每个所述族群内所有异常观测点的温度均值，得到每个所述族群对应的温度均值，并将计算得到的多个所述温度均值按从大到小的顺序进行排列，将排列后的多个所述温度均值中的第一个温度均值对应的族群作为异常工况族群，该异常工况族群内的异常观测点所处区域对应的极板判定为异常，将排列后的多个所述温度均值中的第二个温度均值对应的族群作为疑似异常工况族群，该疑似异常工况族群内的异常观测点所处区域对应的极板判定为疑似异常。

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