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龙图腾网恭喜国网河北省电力有限公司检修分公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于BP神经网络的SF₆在线监测装置压力的预测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：CN112182956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202010944016.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于BP神经网络的SF₆在线监测装置压力的预测方法是由许健;付炜平;王占宁;史晓龙;高淼;刘子豪;李江龙;孟延辉;赵智龙;王伟;刘慧娴;刘佳铭;林江凯;王春月;薛华玮;刘洋;高天宇;曹冬青;侯继发;张惠灵;罗梦青;张秋皓;段星烁;郭旭东设计研发完成，并于2020-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BP神经网络的SF₆在线监测装置压力的预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于BP神经网络的SF6压力预测方法，通过分析环境温度及其变化情况、相对湿度、风速、天气类型和导体电流等内外部因素对SF6压力变化的影响，建立BP神经网络预测模型，对SF6在线监测装置的压力值进行预测，为监测设备正常运行提供数据参考，并提出了分析GIS设备压力降低原因的判别策略。选取某特高压变电站GIS设备的典型SF6在线监测装置气体压力和对应的自然环境及导体电流数据进行MATLAB仿真，结果表明，SF6压力预测结果准确度可达98.5%以上，理论分析的正确性得到了验证。

本发明授权一种基于BP神经网络的SF₆在线监测装置压力的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BP神经网络的SF6在线监测装置压力的预测方法，其特征在于，其包括如下步骤： 1数据选取及处理：选取间隔断路器的待测相气室在线监测装置采集的压力数据、对应时刻的间隔断路器内部电流数据以及对应时刻的环境数据；使用mapminmax函数对各类数据进行归一化处理，各变量取值范围为[-1，1]； 2BP神经网络模型设计； 3BP神经网络训练； 4BP神经网络对SF6在线监测装置压力的预测与分析； 利用BP神经网络模型预测得到的压力误差数据设置误差阈值P0；当设备发生气压低报警信号时，可通过连续观测预测结果P'与实际压力P之间的差值关系对气室SF6压力降低进行原因鉴别；如果连续2小时内P'与P差值基本小于P0，则可以判定气室压力数据正常，气室压力变化为由外界环境变化引起，并非设备发生漏气故障；如果连续2小时内，P'与P差值基本大于P0，且P值随着时间变化呈现下降趋势，则可判断为设备发生了漏气。

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