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龙图腾网获悉内蒙古丰仓电力有限公司申请的专利一种变电站设备运行数据监测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：CN121348170B 。

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：202511920422.5，技术领域涉及：G01R31/56；该发明授权一种变电站设备运行数据监测方法及系统是由张瑞林;孙薇薇;任占山设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变电站设备运行数据监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电磁测量技术领域，揭露了一种变电站设备运行数据监测方法及系统，所述方法包括：对变电站设备的电磁运行变量测量数据集进行时频特征解析，得到综合电变量特征参数；根据电磁运行变量测量数据集的时间戳信息和变电站设备的空间拓扑关系，构建时空关联图；对综合电变量特征参数进行异常性评估，得到初始异常特征参数；结合变电站设备的功能负载数据，通过电热耦合特性分析，将初始异常特征参数重构为故障状态监测信息；将时空关联图与故障状态监测信息关联融合为状态监测报告；本发明可以提高变电站设备运行数据的监测效率。

本发明授权一种变电站设备运行数据监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种变电站设备运行数据监测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、将变电站设备的电压波形测量数据、电流波形测量数据及介质损耗因数测量数据整合为所述变电站设备的电磁运行变量测量数据集； S2、对所述电磁运行变量测量数据集进行时频特征解析，得到所述变电站设备的综合电变量特征参数，包括： 对所述电磁运行变量测量数据集中的电压波形测量数据与电流波形测量数据进行时频域联合分析，得到所述变电站设备的电压时频特征矩阵和电流时频特征矩阵； 基于所述电压时频特征矩阵和所述电流时频特征矩阵，评估所述变电站设备中电压和电流之间的相位差，得到所述变电站设备的相位差候选特征参数； 将所述电磁运行变量测量数据集中介质损耗因数测量数据的频域变化特征作为所述变电站设备的介质损耗候选特征参数； 剔除所述相位差候选特征参数与所述介质损耗候选特征参数中的冗余特征参数，得到所述变电站设备的核心候选特征参数，包括： 将所述相位差候选特征参数与所述介质损耗候选特征参数整合为所述变电站设备的候选特征参数集； 获取所述候选特征参数集在所述变电站设备的历史正常运行状态与典型故障模式下的数值分布范围和当前设备运行状态； 根据所述数值分布范围和所述当前设备运行状态，计算所述候选特征参数集的特征显著性强度，其中，所述特征显著性强度的计算公式如下： ； 式中，表示所述候选特征参数集中第个候选特征参数的特征显著性强度，表示所述候选特征参数集中第个候选特征参数的当前监测值，表示所述候选特征参数集中第个候选特征参数在所述历史正常运行状态下的均值，表示所述候选特征参数集中第个候选特征参数在所述历史正常运行状态下的标准差，表示用于表征所述当前监测值偏离正常历史区间的预设权重系数，表示所述候选特征参数集中第个候选特征参数在所述典型故障模式下的均值，表示所述候选特征参数集中第个候选特征参数在所述典型故障模式下的标准差，表示用于求一组数值中最大值的函数，表示用于表征所述当前监测值趋近故障区间的预设权重系数； 将所述候选特征参数集中特征显著性强度低于预设显著性阈值的候选特征参数判定为冗余特征参数； 从所述候选特征参数集中剔除所述冗余特征参数，得到所述变电站设备的核心候选特征参数； 将所述核心候选特征参数进行降维融合，得到所述变电站设备的综合电变量特征参数； S3、根据所述电磁运行变量测量数据集的时间戳信息和所述变电站设备的空间拓扑关系，构建所述变电站设备的时空关联图； S4、基于所述介质损耗因数测量数据，对所述综合电变量特征参数进行异常性评估，得到所述变电站设备的初始异常特征参数，包括： 根据所述变电站设备的历史时序数据，确定所述介质损耗因数测量数据的介质损耗因数变化基准； 对所述综合电变量特征参数与所述介质损耗因数变化基准进行相关性分析，以构建所述综合电变量特征参数的异常判断规则； 将所述介质损耗因数测量数据与所述介质损耗因数变化基准之间的偏离度进行差分比对，得到所述介质损耗因数测量数据的偏离状态； 对所述异常判断规则中的异常状态和所述偏离状态进行联合判识，得到所述变电站设备的异常初判结论； 根据所述异常初判结论，划分所述综合电变量特征参数的初始异常等级； 将所述异常初判结论和所述初始异常等级进行参数化封装，得到所述变电站设备的初始异常特征参数； S5、结合所述变电站设备的功能负载数据，通过电热耦合特性分析，将所述初始异常特征参数重构为所述变电站设备的故障状态监测信息，包括： 采集所述变电站设备的当前带载类型、负载持续时长及负载波动幅度，得到所述变电站设备的负载特征数据集； 将所述初始异常特征参数中的异常参数类型与异常程度作为所述变电站设备的异常核心要素； 对所述负载特征数据集与所述异常核心要素进行电热耦合特性分析，以建立所述负载特征数据集与所述异常核心要素之间的关联对应关系； 基于所述关联对应关系，判定所述初始异常特征参数对应的设备故障诱因，得到所述变电站设备的故障诱因判定结果； 将所述初始异常特征参数、所述故障诱因判定结果及所述负载特征数据集进行异构数据联合，得到所述变电站设备的故障状态监测信息； S6、将所述时空关联图与所述故障状态监测信息关联融合为所述变电站设备的状态监测报告，包括： 解析所述时空关联图中的设备节点标识、节点电参数数据和设备间拓扑关联权重，得到所述变电站设备的时空监测要素集； 对所述故障状态监测信息进行结构化拆分，得到所述变电站设备的故障核心信息； 绑定所述时空监测要素集和所述故障核心信息，得到所述变电站设备的时空故障关联数据集； 按所述变电站设备的设备区域和故障等级，将所述时空故障关联数据集进行时空排序，得到所述变电站设备的时空故障关联数据序列； 将所述时空故障关联数据序列进行解构编译，形成所述变电站设备的状态监测报告。

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