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龙图腾网获悉成都电精灵电力科技有限公司申请的专利基于电气负载波动的电气火灾监测识别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：CN121075048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511621807.1，技术领域涉及：G08B17/06；该发明授权基于电气负载波动的电气火灾监测识别方法及系统是由贺伟;贺强;向玉阁;何小聪;彭福杰设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电气负载波动的电气火灾监测识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于电气负载波动的电气火灾监测识别方法及系统，涉及电气火灾监测识别技术领域，包括采集三相电压和电流信号进行预处理，生成瞬时功率波动量，再进行能量转换和频域转换，得到功率谱密度进行线性回归，生成加权系数进行初步的波动状态检测，得到检测结果；基于检测结果进行概率密度估计，构建数值矩阵并求解凹函数数值进行迭代，输出迭代结果并计算组合参数，构建波动动力学方程进行数值积分求解后，输出包络响应值，再基于包络响应值进行二值化和伯努利熵计算，得到平滑熵值；本发明能在电气负载出现异常放电或接触劣化的早期阶段发出预警，还显著提升电气火灾监测的灵敏度与抗干扰能力。

本发明授权基于电气负载波动的电气火灾监测识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于电气负载波动的电气火灾监测识别方法，其特征在于：包括， 采集三相电压和电流信号进行预处理，生成瞬时功率波动量，基于瞬时功率波动量执行Z-Score标准化，得到标准化波动量进行平方运算，形成瞬时负载波动能量，使用Hanning窗函数对瞬时负载波动能量进行加窗，生成加窗信号后，利用快速傅里叶变换获取加窗信号的功率谱密度； 所述得到标准化波动量进行平方运算，公式为： 式中，表示时刻的瞬时负载波动能量，表示时刻的标准化波动量； 基于功率谱密度，取对数形式生成线性回归公式，通过对数坐标最小二乘回归算法拟合线性回归公式并求解，输出功率谱密度衰减指数，采用标准差公式获取拟合过程中功率谱密度衰减指数的标准差，结合三倍标准差范围法设置粉红噪声区间； 所述取对数形式生成线性回归公式，公式为： 式中，表示对数函数，表示频率处的功率谱密度，表示功率谱密度衰减指数，表示拟合常数； 基于粉红噪声区间，对功率谱密度衰减指数的存在范围进行验证，得到加权系数，公式为： 式中，表示加权系数，和分别表示粉红噪声区间内的上界和下界，表示自然对数的底数，表示否则； 使用频谱重心法计算功率谱密度的能量分布偏移量，结合加权系数进行修正后，获取能量分布偏移系数，再进行初步的波动状态检测； 所述使用频谱重心法计算功率谱密度的能量分布偏移量，公式为： 式中，表示能量分布偏移量，和分别表示频率范围的下界和上界； 所述结合加权系数进行修正，公式为： 式中，表示修正后的能量分布偏移量； 所述根据能量分布偏移量获取能量分布偏移系数，公式为： 式中，表示能量分布偏移系数，表示基准频谱重心； 将异常波动的瞬时负载波动能量作为样本，并使用经验法则为样本设定计算区间，基于计算区间进行等距网格点的划分后，使用高斯核密度估计公式获取每个网格点的对数概率密度值，公式为： 式中，表示第个网格点的对数概率密度值，表示第个网格点，表示自然对数函数，表示样本总数，表示核平滑带宽，表示自然对数的底数，表示第个样本的瞬时负载波动能量，表示欧氏距离； 基于网格点的对数概率密度值，使用线性插值法对相邻的两个对数概率密度值进行插值后作为样本的对数概率密度值，并对每个样本的对数概率密度值进行差分，获取每个样本的一阶数值导数，结合对数概率密度值，计算每个样本的线性预测值，整合所有线性预测值，生成数值矩阵； 所述获取每个样本的一阶数值导数，公式为： 式中，表示第个样本的一阶数值导数，表示第二个样本的对数概率密度值，表示第一个样本的对数概率密度值，表示欧氏距离，和分别表示第个和第个样本的对数概率密度值，表示第个样本的对数概率密度值，表示第个样本的对数概率密度值； 所述计算每个样本的线性预测值，公式为： 式中，表示第个样本在第个网格点的线性预测值； 基于数值矩阵，对矩阵按列取最小值得到一个一维数组，定义为凹函数数值，使用Simpson法对凹函数数值在计算区间上进行数值积分，得到积分值进行归一化，生成归一化积分值； 基于归一化积分值，建立最大离散似然函数，采用ProjectedNewton法对最大离散似然函数进行迭代求解，在迭代至最大次数后，输出最优积分值、支撑点集和对应的一阶数值导数集； 所述建立最大离散似然函数，公式为： 式中，表示归一化积分值的最大离散似然函数值，表示网格点总数，表示网格步长； 基于支撑点集，对支撑点集中的任意支撑点对，计算Hessian近似值，并根据Hessian近似值进行支撑点的稳定势阱区判定，统计所有稳定势阱区，并取每个稳定势阱区的负Hessian近似值作为局部势阱强度进行归一化，形成局部势阱强度集合； 所述计算Hessian近似值，公式为： 式中，表示第与个样本的Hessian近似值，和分别表示第与个样本的最优积分值； 基于局部势阱强度集合，分别计算非线性项参数和阻尼项参数； 所述计算非线性项参数，公式为： 式中，表示支撑点总数，表示属于，表示第个归一化局部势阱强度； 所述计算阻尼项参数，公式为： 式中，表示取模长操作，表示第个归一化局部势阱强度所对应的一阶数值导数； 基于最优积分值，计算每个样本的对数似然残差值，定义残差场，计算每个时刻的残差结合指数衰减生成随机项； 所述计算每个样本的对数似然残差值，公式为： 式中，表示第个样本的对数似然残差值，表示对数函数； 所述计算每个时刻的残差结合指数衰减生成随机项，公式为： 式中，表示在时刻时的随机项，表示尺度系数，表示所有样本残差的标准差； 基于标准化波动量进行希尔伯特变换，生成解析信号并取模长作为包络振幅后，对包络振幅执行中心差分生成一阶导数，定义为振幅变化率； 构建波动动力学方程，并使用四阶Runge–Kutta算法进行数值积分求解后，输出包络响应值，再基于包络响应值进行二值化和伯努利熵计算，得到平滑熵值； 所述构建波动动力学方程，公式为： 式中，表示在时刻时的包络振幅加速度，表示在时刻时的包络振幅，表示在时刻时的包络振幅变化率，表示在时刻时的包络振幅的三次幂； 基于平滑熵值执行火灾风险等级判定，并根据判定结果发送报警信息。

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