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龙图腾网获悉国网北京市电力公司;国家电网有限公司申请的专利变电设备参数处理方法、装置及电子设备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：CN117216702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202311215066.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权变电设备参数处理方法、装置及电子设备是由张潇;丁建武;黄楠;曹玲玲;纪利军;李多娇;解晓东;衣书伟;赵璧;董光哲;闫付乐设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本变电设备参数处理方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变电设备参数处理方法、装置及电子设备。涉及电力设备检测技术领域，该方法包括：获取变电设备的目标数据集，其中，目标数据集是基于多个采样时刻分别采集到的初始参数数据获取到的；对目标数据集中包括的参数数据进行聚类处理，得到N个簇，其中，N为大于或等于2的整数；基于N个簇中分别包括的参数数据，确定N个簇分别对应的平均值和标准差；基于N个簇分别对应的平均值和标准差，确定异常参数数据。本发明解决了相关技术中变电设备参数处理方法考虑因素不全面，导致确定异常参数数据的准确性低的技术问题。

本发明授权变电设备参数处理方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种变电设备参数处理方法，其特征在于，包括： 获取变电设备的目标数据集，其中，所述目标数据集是基于多个采样时刻分别采集到的初始参数数据获取到的，所述初始参数数据包括电流、电压、温度、湿度； 对所述目标数据集中包括的参数数据进行聚类处理，得到N个簇，其中，N为大于或等于2的整数； 基于所述N个簇中分别包括的参数数据，确定所述N个簇分别对应的平均值和标准差； 基于所述N个簇分别对应的平均值和标准差，确定异常参数数据，包括：基于所述N个簇分别对应的平均值和标准差，确定目标数值范围；基于所述目标数值范围，采用隔离森林算法，确定所述N个簇分别包括的参数数据分别对应的异常评分，其中，所述隔离森林算法用于检测与正常状态差异较大的数据；判断所述N个簇分别包括的参数数据中，是否存在异常评分大于或等于预设评分阈值的第一参数数据；将所述第一参数数据确定为所述异常参数数据； 基于所述异常参数数据，采用预先训练好的决策树故障分类器，确定所述异常参数数据对应的故障模式，其中，所述预先训练好的决策树故障分类器是基于所述变电设备的历史数据集训练得到的，所述历史数据集中包括的多个历史采样时刻采集到的多条历史参数数据，以及所述多条历史参数数据分别对应的故障标签，所述多个历史采样时刻与所述多条历史参数数据一一对应； 基于所述目标数值范围，采用隔离森林算法，确定所述N个簇分别包括的参数数据分别对应的异常评分，包括：将所述N个簇中任意一个簇包括的参数数据作为输入，根据所述任意一个簇包括的参数数据构造一棵孤立树，其中，所述孤立树是一种二叉树结构，每个节点都是一个特征，并且树的深度是预先设定好的；从所述任意一个簇包括的参数数据中随机选择一个特征；从选定的所述特征的所述目标数值范围内随机选择一个分割点作为当前节点的分割点；根据选择的所述特征和所述分割点所述任意一个簇包括的参数数据分为两部分，得到左子树和右子树；对所述左子树和所述右子树分别递归构造孤立树，直到满足停止条件，其中，停止构造孤立树的条件为树的深度达到预设的最大深度，或者子树中的样本数小于预设阈值；重复执行构造多棵孤立树直至达到预设执行次数；所述N个簇中每条参数数据在所有孤立树中的平均路径长度，确定对应的异常评分； 所述方法还包括：基于所述N个簇中分别包括的参数数据，建立所述N个簇分别对应的参数预测模型，其中，所述参数预测模型用于预测未来采样时刻的参数值；获取第二参数数据；确定所述第二参数数据所属的目标簇；从所述N个簇分别对应的参数预测模型中确定所述目标簇对应的第二参数预测模型；基于所述第二参数数据，采用所述第二参数预测模型，得到预测结果；基于所述预测结果，确定所述变电设备的维修策略。

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