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龙图腾网获悉国网四川省电力公司自贡供电公司申请的专利应用于自动化电气的设备状态数据分析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：CN120278705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510456047.7，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权应用于自动化电气的设备状态数据分析方法及系统是由聂鑫;田筱芳;袁佳逻;简江艺;谢彬设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于自动化电气的设备状态数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种应用于自动化电气的设备状态数据分析方法及系统，该方法包括：获取目标设备的历史运行数据集，基于历史运行数据集构建多层级状态分析模型，多层级状态分析模型包含至少一个第一分析层级和至少一个第二分析层级，通过第一分析层级中的运行参数筛选策略从目标设备的实时运行数据流中提取关键运行参数，并根据关键运行参数生成参数筛选结果；将参数筛选结果输入至第二分析层级中的状态评估策略，结合关键运行参数对应的动态阈值范围，生成目标设备的状态评估指标；根据状态评估指标与预设状态阈值的比对结果，输出目标设备的实时运行状态等级。本发明可以实现设备健康状态的高效监控与精准预警。

本发明授权应用于自动化电气的设备状态数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于自动化电气的设备状态数据分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标设备的历史运行数据集，所述历史运行数据集包含多种设备运行参数的历史数据序列及对应的设备状态标签； 基于所述历史运行数据集构建多层级状态分析模型，所述多层级状态分析模型包含至少一个第一分析层级和至少一个第二分析层级，其中每个第一分析层级对应一种运行参数筛选策略，每个第二分析层级对应一种状态评估策略，且所述第二分析层级处在所述第一分析层级之后； 通过所述第一分析层级中的运行参数筛选策略从所述目标设备的实时运行数据流中提取关键运行参数，并根据所述关键运行参数生成参数筛选结果； 将所述参数筛选结果输入至所述第二分析层级中的状态评估策略，结合所述关键运行参数对应的动态阈值范围，生成所述目标设备的状态评估指标； 根据所述状态评估指标与预设状态阈值的比对结果，输出所述目标设备的实时运行状态等级; 在所述多层级状态分析模型中添加第三分析层级，所述第三分析层级处在所述第二分析层级之后； 通过所述第三分析层级中的状态预测策略，根据所述状态评估指标的历史变化趋势预测所述目标设备的未来状态演化路径； 提取所述未来状态演化路径中的关键转折点，并结合所述关键运行参数的实时测量值生成预防性维护建议； 根据所述预防性维护建议与实时运行状态等级的匹配结果，调整所述多层级状态分析模型中的参数筛选策略和状态评估策略的响应优先级； 其中，所述通过所述第三分析层级中的状态预测策略，根据所述状态评估指标的历史变化趋势预测所述目标设备的未来状态演化路径，包括： 从所述状态评估指标中提取时间序列数据，所述时间序列数据包含所述目标设备在不同时间点的状态评估指标值及其对应的关键运行参数的实时测量值； 通过所述第三分析层级中的状态预测策略对所述时间序列数据进行多尺度分解，生成包含长期趋势分量、周期性波动分量及短期噪声分量的分解后时间序列数据； 基于所述长期趋势分量识别所述目标设备的整体退化方向，并结合所述周期性波动分量提取所述目标设备的运行状态变化周期； 根据所述整体退化方向和运行状态变化周期生成预测子模型集合，所述预测子模型集合包含与不同退化阶段和周期波动特征匹配的多个预测子模型； 将所述分解后时间序列数据输入至所述预测子模型集合中的每个预测子模型，生成不同置信度下的未来状态预测结果，并对所述未来状态预测结果进行交叉验证； 根据所述交叉验证结果筛选出与所述目标设备的实时运行数据流中最新状态评估指标值偏差最小的目标预测子模型； 通过所述目标预测子模型对所述时间序列数据中的短期噪声分量进行趋势修正，生成包含修正后噪声影响的未来状态演化路径； 将所述未来状态演化路径与所述实时运行数据流中关键运行参数的动态阈值范围进行关联匹配，识别所述未来状态演化路径中超出动态阈值范围的异常预测区间； 基于所述异常预测区间的起始时间点、终止时间点及对应的关键运行参数类型，生成包含维护触发条件和维护参数范围的预防性维护建议。

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四川省电力公司自贡供电公司，其通讯地址为：643002 四川省自贡市自流井区汇川路1766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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