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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种电力系统数据远程监控及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：CN120256987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510740421.6，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种电力系统数据远程监控及控制方法是由刘子涵;赵兴强;张自嘉;张伟喆;顾张亮设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力系统数据远程监控及控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力系统数据远程监控及控制方法，涉及电力系统监测技术领域，步骤包括：采集电力系统运行过程中实时数据，进行数据加密及压缩后传输；数据处理中心接收数据，进行解压缩、解密及清洗；通过卷积神经网络模型对电流、电压数据进行特征学习，提取反映电力系统运行状态的关键特征数据；通过聚类算法对设备温度、机械振动数据进行聚类，识别设备运行状态的异常特征数据；进行故障诊断，并利用LSTM对电力系统未来一段时间内的运行数据进行预测；当检测到异常数据或预测到潜在故障时发出预警信息，并标识故障位置和类型。本发明方法可以实现对电力系统运行状态的全面、准确监测，提高电力系统运行的安全性和可靠性。

本发明授权一种电力系统数据远程监控及控制方法在权利要求书中公布了：1.一种电力系统数据远程监控及控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、实时采集电力系统运行过程中的实时电流、电压、设备温度、机械振动数据，通过混合加密算法对初步处理后的数据进行加密，通过基于深度学习的压缩算法对加密后的数据进行压缩，传输至数据处理中心； S2、数据处理中心对接收的数据进行解压缩和解密，并对数据进行清洗，去除数据中的噪声、异常值和重复数据； S3、构建卷积神经网络模型，对电流、电压波形数据进行特征学习，提取反映电力系统运行状态的关键特征数据；通过聚类算法，对设备温度、机械振动数据进行聚类分析，识别设备运行状态的异常特征数据； S4、采用SVM算法，根据特征数据与已知故障类型的对应关系，对电力系统当前运行状态进行故障诊断，利用LSTM对电力系统未来一段时间内的运行数据进行预测； S5、设定不同级别的预警阈值，当检测到的数据超过相应预警阈值或预测到潜在故障时，根据故障的严重程度和影响范围发出预警信息，并在监控界面上标识故障位置和类型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京信息工程大学，其通讯地址为：210032 江苏省南京市江北新区宁六路219号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。