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龙图腾网获悉国网甘肃省电力公司庆阳供电公司申请的专利基于极端天气的元件故障预测方法及系统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：CN120509004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510999002.4，技术领域涉及：G06F18/26；该发明授权基于极端天气的元件故障预测方法及系统是由李宁;刘毅;吕邦欢;张海平;张晓斌设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于极端天气的元件故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于极端天气的元件故障预测方法及系统，通过获取极端天气数据集合和电气元件运行状态数据集合，对所述极端天气数据集合进行特征提取，得到极端天气特征集合，对所述电气元件运行状态数据集合进行特征提取，得到电气元件运行特征集合；将所述极端天气特征集合和所述电气元件运行特征集合进行关联融合，生成关联特征序列；调用预训练的故障预测模型对所述关联特征序列进行故障风险预测，生成电气元件的故障概率分布序列；根据所述故障概率分布序列确定电气元件在不同极端天气条件下的故障预测结果，提升预测结果对实际应用场景的适配性，从而整体提高电气元件故障预测的可靠性和有效性。

本发明授权基于极端天气的元件故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于极端天气的元件故障预测方法，其特征在于，包括： 获取极端天气数据集合和电气元件运行状态数据集合，所述极端天气数据集合包含不同类型极端天气的发生时段记录和影响区域记录，所述电气元件运行状态数据集合包含电气元件在对应时段的运行参数记录和历史故障记录； 对所述极端天气数据集合进行特征提取，得到极端天气特征集合，对所述电气元件运行状态数据集合进行特征提取，得到电气元件运行特征集合； 将所述极端天气特征集合和所述电气元件运行特征集合进行关联融合，生成关联特征序列； 调用预训练的故障预测模型对所述关联特征序列进行故障风险预测，生成电气元件的故障概率分布序列； 根据所述故障概率分布序列确定电气元件在不同极端天气条件下的故障预测结果； 其中，所述对所述极端天气数据集合进行特征提取，得到极端天气特征集合，对所述电气元件运行状态数据集合进行特征提取，得到电气元件运行特征集合，包括： 对所述极端天气数据集合中的发生时段记录进行时间序列划分，得到多个连续的天气时段单元，对每个天气时段单元中的影响区域记录进行空间范围界定，生成天气影响区域特征； 对所述天气影响区域特征进行强度变化趋势分析，提取不同天气时段单元内极端天气的持续特征和变化特征，将所述持续特征和所述变化特征组合得到极端天气特征集合； 对所述电气元件运行状态数据集合中的运行参数记录进行状态分类，得到电气元件在不同运行条件下的状态参数序列，对所述历史故障记录进行故障模式匹配，提取与状态参数序列对应的故障类型特征； 对所述状态参数序列和所述故障类型特征进行关联映射，生成包含运行状态与故障类型对应关系的电气元件运行特征集合； 所述将所述极端天气特征集合和所述电气元件运行特征集合进行关联融合，生成关联特征序列，包括： 对所述极端天气特征集合中的每个天气时段单元和所述电气元件运行特征集合中的每个状态段进行时间对齐，确定具有重叠时间区间的天气时段单元与状态段的对应关系； 根据所述对应关系，将天气时段单元的极端天气特征与状态段的电气元件运行特征进行特征字段匹配，提取极端天气特征中的持续特征、变化特征和电气元件运行特征中的状态变化特征、故障类型特征； 对匹配后的特征字段进行特征维度扩展，将持续特征的时间分量与状态段的持续时间进行比值计算，得到时间关联系数，将变化特征的空间分量与状态段对应的电气元件位置信息进行距离计算，得到空间关联系数； 将所述时间关联系数和所述空间关联系数作为融合权重，对极端天气特征和电气元件运行特征进行加权融合，生成初步融合特征； 对所述初步融合特征进行冗余特征剔除，删除重复的特征字段和贡献度低于预设阈值的特征字段，得到关键融合特征，将所述关键融合特征按照时间顺序进行排列，生成关联特征序列。

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国网甘肃省电力公司庆阳供电公司，其通讯地址为：745000 甘肃省庆阳市西峰区朔州东路9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”。

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