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龙图腾网获悉中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局申请的专利基于缺陷趋势变化的动态评价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：CN119475164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411533570.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于缺陷趋势变化的动态评价方法是由孙豪;李少森;黄剑湘;王加磊;乔柱桥;李祥斌;李浩;王小岭;阮峻;冯文昕设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于缺陷趋势变化的动态评价方法在说明书摘要公布了：本发明涉及缺陷趋势分析技术领域，公开了基于缺陷趋势变化的动态评价方法，包括以下步骤：S101，采集换流站系统中的传感器数据、设备状态数据、环境数据和历史维护数据，并通过第一特征数据表示；S102，对第一特征数据进行预处理，得到第二特征数据；S103，根据第二特征数据构建贝叶斯网络拓扑图；S104，根据贝叶斯网络拓扑图构建基于PC算法的贝叶斯网络模型，输出设备发生各种缺陷的概率值；S105，根据贝叶斯网络模型输出的设备发生各种缺陷的概率值结合预设的缺陷等级划分标准，生成处理措施。本发明通过PC算法动态调整贝叶斯网络结构，结合多源数据采集与闭环管理，确保缺陷预测的准确性、适应性和管理的完整性。

本发明授权基于缺陷趋势变化的动态评价方法在权利要求书中公布了：1.基于缺陷趋势变化的动态评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S101，采集换流站系统中的传感器数据、设备状态数据、环境数据和历史维护数据，并通过第一特征数据表示； 所述传感器数据包括：设备温度、设备电流、设备压力和设备振动，所述设备状态数据包括：设备运行状态和设备负载数据，所述环境数据包括：环境温度和环境湿度，所述历史维护数据包括：维护时间间隔和维护次数； 步骤S102，对第一特征数据进行预处理，得到第二特征数据； 步骤S103，根据第二特征数据构建贝叶斯网络拓扑图，贝叶斯网络拓扑图包括：节点、有向边、节点的条件概率表； 步骤S104，根据贝叶斯网络拓扑图构建基于PC算法的贝叶斯网络模型，贝叶斯网络模型的输入为第二特征数据，输出为设备发生各种缺陷的概率值； 其中设备发生各种缺陷的缺陷类型包括：过温缺陷、电流异常缺陷、振动异常缺陷和压力异常缺陷； 根据贝叶斯网络拓扑图构建基于PC算法的贝叶斯网络模型的步骤包括： 步骤S301，为贝叶斯网络拓扑图中的每个节点定义初始的条件概率表，并结合贝叶斯网络拓扑图得到基础的贝叶斯网络，其中条件概率表表示节点在不同条件下的概率； 步骤S302，使用PC算法对贝叶斯网络中的边进行动态调整，动态调整包括：增加边、移除边和调整边的方向； 步骤S303，对经过步骤S302处理后的贝叶斯网络重新计算各节点的条件概率表，结合动态调整后的贝叶斯网络得到更新后的贝叶斯网络； 步骤S304，根据所述更新后的贝叶斯网络进行概率计算，得到设备发生各种缺陷的概率值； 步骤S105，根据贝叶斯网络模型输出的设备发生各种缺陷的概率值结合预设的缺陷等级划分标准，生成处理措施。

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中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局，其通讯地址为：650000 云南省昆明市中国(云南)自由贸易试验区昆明片区经开区出口加工区玉缘路21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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