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龙图腾网获悉无锡市锡能技术开发有限公司申请的专利基于深度学习的变电站远程故障预警系统及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：CN120412250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510884102.2，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权基于深度学习的变电站远程故障预警系统及方法是由胡文裕;刘燕红设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的变电站远程故障预警系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的变电站远程故障预警系统及方法，包括如下步骤：得到标准化变电站运行数据集；构建改进变分自编码器模型据；获得优化后的改进变分自编码器模型；利用优化后的改进变分自编码器模型对标准化变电站运行数据集进行多轮训练，形成高灵敏度和高准确率的异常检测模型；实时采集变电站运行数据，并输入到异常检测模型中，实时分析变电站运行数据，并检测与正常变电站运行状态存在显著偏差的异常模式；当异常检测模型检测到异常模式时，系统自动触发远程故障预警。本发明根据重构误差的偏离程度进一步识别出温升异常、电压波动异常、设备衰退趋势异常与突发复合异常典型模式，增强预警的解释性与指导性。

本发明授权基于深度学习的变电站远程故障预警系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的变电站远程故障预警方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集变电站运行数据并进行预处理，得到标准化变电站运行数据集； S2.构建改进变分自编码器模型，改进变分自编码器模型包括设备状态敏感型编码器和注意力机制解码器，并生成低维潜在空间表示以及重构数据； S3.基于标准化变电站运行数据集与重构数据计算变电站运行数据的重构误差评价指标，采用改进萤火虫优化算法以重构误差评价指标为目标函数，对改进变分自编码器模型的关键超参数进行全局搜索和自适应调整，获得优化后的改进变分自编码器模型； S4.利用优化后的改进变分自编码器模型对标准化变电站运行数据集进行多轮训练，形成高灵敏度和高准确率的异常检测模型，异常检测模型自动学习并捕捉变电站运行数据中隐含的特征信息及异常模式； S5.实时采集变电站运行数据，并输入到异常检测模型中，实时分析变电站运行数据，并检测与正常变电站运行状态存在显著偏差的异常模式； S6.当异常检测模型检测到异常模式时，系统自动触发远程故障预警，并将异常特征数据及变电站状态指标信息发送至运维平台； 所述S3包括以下步骤： S31.基于标准化变电站运行数据集Dstandard与重构标准化变电站运行数据集计算每一条标准化变电站运行数据样本与其对应重构数据样本之间的重构误差评价指标ei； S32.基于全部标准化变电站运行数据样本的重构误差评价指标，构建总体重构误差评价指标Etotal，用于综合评估改进变分自编码器模型对变电站状态的异常感知能力； S33.提出一种融合动态光强调制和自适应步长更新的改进萤火虫优化算法，改进萤火虫优化算法以总体重构误差评价指标Etotal作为优化目标函数，对融合设备状态敏感性因子的改进变分自编码器模型中关键超参数进行全局搜索与自适应优化调整，改进萤火虫优化算法采用如下更新规则更新第m只萤火虫的位置向量 其中，为第t次迭代时第m只萤火虫的位置向量，表示待优化的改进变分自编码器模型的关键超参数集，为第t次迭代时第n只萤火虫的位置向量，为第t+1次迭代时第m只萤火虫的位置向量，表示优化后的改进变分自编码器模型的关键超参数集，为服从标准高斯分布的随机扰动向量，为动态光强吸引因子，体现第t次迭代中第n只萤火虫对第m只萤火虫的吸引强度： 其中，β0为初始光强吸引因子，λ为光强衰减因子，η为异常敏感增强系数，为第t次迭代时萤火虫m、n之间在超参数空间中的欧氏距离， 分别为萤火虫m、n在第t次迭代时对应的总体重构误差评价指标； 为变电站状态驱动的自适应步长系数，通过总体重构误差评价指标动态调整： 其中，γ0为基础步长，ξ为步长自适应调节系数，Etarget为目标总体重构误差评价指标，当萤火虫对应位置参数导致的总体重构误差评价指标偏离设定的阈值时，自适应增大步长以增强参数空间搜索能力； S34.重复执行改进萤火虫优化算法，当总体重构误差评价指标Etotal达到设定的收敛阈值或达到最大迭代次数时，获得优化后的融合设备状态敏感性因子的改进变分自编码器模型的最优超参数配置xbest。

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