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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司经济技术研究院;华东交通大学;国网江西省电力有限公司建设分公司申请的专利电力设备的动态沉降监测方法、系统及可读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：CN120995181B 。

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：202511509489.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权电力设备的动态沉降监测方法、系统及可读存储介质是由赖华勇;黄晓琼;汪涛;王海红;王歆洵;赵俊宇;朱碧堂设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力设备的动态沉降监测方法、系统及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电力设备的动态沉降监测方法、系统及可读存储介质，该方法包括：获取电力设备各个关键点的环境数据和状态数据，并构建时空耦合矩阵；对预处理后的时空耦合矩阵进行特征提取，得到多种沉降特征向量，并将所有的多种沉降特征向量进行融合，得到融合特征；根据融合特征构建沉降预测模型，并根据沉降预测模型得到沉降预测序列，沉降预测序列包含未来多个时间点的沉降预测值；对沉降预测序列进行模态分解，并根据模态分解结果计算各个IMF的能量熵，并根据能量熵计算得到各个点的突变指数；根据预设沉降预警规则对突变指数进行监测，得到监测结果。本发明能够对电力设备的沉降情况进行全面、精准且及时的监测。

本发明授权电力设备的动态沉降监测方法、系统及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电力设备的动态沉降监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电力设备各个关键点的环境数据和状态数据，并根据所述环境数据和状态数据构建时空耦合矩阵； 对所述时空耦合矩阵进行预处理，并对预处理后的时空耦合矩阵进行特征提取，得到多种沉降特征向量，并将所有的多种沉降特征向量进行融合，得到融合特征； 根据所述融合特征构建沉降预测模型，并根据所述沉降预测模型得到沉降预测序列，所述沉降预测序列包含未来多个时间点的沉降预测值； 对所述沉降预测序列进行模态分解，并根据模态分解结果计算各个IMF的能量熵，并根据所述能量熵计算得到各个点的突变指数； 对同一关键点下各个未来时刻的沉降预测值进行模态分解，得到与各个未来时刻分别对应的K个IMF分量； 将IMF分量的幅值划分为M个区间，并计算每个IMF分量的能量熵： ； 其中，为第k个IMF分量的能量熵，为第k个IMF分量在时刻下的能量概率，、分别为第k个IMF分量在时刻、时刻下的幅值； 根据以下公式计算得到突变指数： ； 其中，为突变指数，为第k个IMF分量的权重； 根据预设沉降预警规则对所述突变指数进行监测，得到监测结果。

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