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龙图腾网获悉云南电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利隔离开关的故障风险评估方法及装置、设备及存储介质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：CN119669973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411740026.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权隔离开关的故障风险评估方法及装置、设备及存储介质是由何顺;马宏明;和晓辉设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本隔离开关的故障风险评估方法及装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了隔离开关的故障风险评估方法及装置、设备及存储介质，方法包括：获取隔离开关的历史运行数据；基于历史运行数据确定隔离开关的运行数据初始状态下服从的先验分布；实时采集隔离开关的实际运行数据；利用序列蒙特卡罗方法，根据先验分布和实际运行数据进行故障预测，得到隔离开关的故障预测结果；根据故障预测结果与预设的故障阈值进行比较，确定隔离开关当前是否发生故障。本发明采用序列蒙特卡罗方法，基于粒子滤波技术来有效处理隔离开关机械系统的非线性、非高斯分布，以提高故障预测结果的精度，此外，基于时间序列对系统的状态进行更新，进而通过更新后的系统状态分析得到的故障风险评估结果更加具有可靠性。

本发明授权隔离开关的故障风险评估方法及装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种隔离开关的故障风险评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取隔离开关的历史运行数据； 基于所述历史运行数据确定所述隔离开关的运行数据初始状态下服从的先验分布； 实时采集所述隔离开关的实际运行数据； 利用序列蒙特卡罗方法，根据所述先验分布和所述实际运行数据进行故障预测，得到所述隔离开关的故障预测结果； 根据所述故障预测结果与预设的故障阈值进行比较，确定所述隔离开关当前是否发生故障； 其中，所述利用序列蒙特卡罗方法，根据所述先验分布和所述实际运行数据进行故障预测，得到所述隔离开关的故障预测结果，具体包括： 从所述先验分布中随机抽取N个粒子样本； 利用状态转移模型对所有粒子样本进行更新，生成各个粒子样本对应的预测运行数据； 根据所有所述预测运行数据和所述实际运行数据之间的差距进行故障分析，得到故障预测结果； 所述状态转移模型通过下式表示： 式中，为t时刻粒子样本对应的预测运行数据，fxt-1为预设的所述隔离开关的系统函数，为预设的过程噪声； 其中，所述根据所有所述预测运行数据和所述实际运行数据之间的差距进行故障分析，得到故障预测结果，具体包括： 利用预设的似然函数，根据各个所述预测运行数据和所述实际运行数据进行计算，得到每个粒子样本的目标权重； 计算所有粒子样本的目标权重之和，得到总权重；所述总权重为故障预测结果； 其中，所述利用预设的似然函数，根据各个所述预测运行数据和所述实际运行数据进行计算，得到每个粒子样本的目标权重，具体包括： 基于预设的似然函数，根据所述预测运行数据和所述实际运行数据进行计算，得到每个粒子样本的初始权重； 根据所有粒子样本的初始权重计算得到有效粒子数； 当所述有效粒子数小于预设的粒子数阈值时，对粒子样本进行重采样操作，生成新的粒子样本，并继续执行所述利用状态转移模型对所有粒子样本进行更新，生成各个粒子样本对应的预测运行数据的操作，直至所述有效粒子数不小于预设的粒子数阈值； 当所述有效粒子数不小于预设的粒子数阈值时，将所述初始权重作为目标权重，并继续执行所述计算所有粒子样本的目标权重之和，得到总权重的步骤。

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