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龙图腾网获悉图南锐志电力科技(南京)有限公司申请的专利一种基于无人值守的智能电力监控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：CN120127845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510622128.X，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种基于无人值守的智能电力监控方法及系统是由刁金国设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人值守的智能电力监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力监控领域，且公开了一种基于无人值守的智能电力监控方法及系统，通过对采集到的设备运行状态数据、电力系统数据以及环境数据进行预处理和特征提取，基于环境数据实时监测并分析变电站内的环境参数和环境行为进行异常检测，再排除因环境原因造成的变电站故障之后，进一步对设备运行状态和电力传输过程的异常情况进行检测和预警，当未检测到任何异常情况时，继续执行对变电站内的安全风险进行分析和评估，基于评估结果进行风险等级划分，并进行预警反馈，能够及时发现环境异常并做出预警，有利于快速锁定故障原因，预防因环境导致的设备故障和安全事故，并及早地对变电站所存在的风险做出应对措施。

本发明授权一种基于无人值守的智能电力监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无人值守的智能电力监控方法，其特征在于，包括： S1：用于实时采集设备运行状态数据、电力系统数据以及环境数据，并对采集到的设备运行状态数据、电力系统数据以及环境数据进行预处理； S2：用于对变电站内的环境参数和环境行为进行监控，通过环境数据实时监测并分析变电站内的环境状态，判断变电站内的环境变化情况是否正常，若不正常，则立即进行预警处理； 对于变电站内环境参数变化的具体分析方式为： 步骤S211：通过变电站内的温度传感器、湿度传感器、气体传感器以及风速传感器来同步记录一段时间内变电站的温度数据、湿度数据、CO2浓度数据以及风速数据； 步骤S212：分别计算一段时间内的温度变化值、湿度变化值、CO2浓度变化值以及风速变化值，其具体的计算公式为，，，，其中，表示记录的最终温度值，表示记录的初始温度值，表示记录的最终湿度值，表示记录的初始湿度值，表示记录的最终CO2浓度值，表示记录的初始CO2浓度值，表示记录变电站内的最终风速值，表示记录变电站内的初始风速值； 步骤S213：基于温度变化值、湿度变化值、CO2浓度变化值以及风速变化值综合计算出环境检测系数为，其中，分别表示权重系数，具体值是根据各参数对环境状态影响的重要程度来确定； 步骤S214：通过将计算出的环境状态检测系数R与预设的环境状态阈值进行比较，用于检测变电站内的环境参数变化是否出现异常情况，若，则未检测到变电站内的环境参数变化出现异常情况，并继续执行S3对设备运行状态进行检测和S4对电力系统的电力变化情况进行检测，若，则检测到此时变电站内的环境参数变化超出正常变化范围，并立即向管理人员终端发出环境异常的预警提示，同时，提示管理人员对变电站内的设备运行和电力系统电力传输进行现场检测； 对于变电站内环境行为模式变化的具体分析方式为： 步骤S221：通过监控摄像头采集变电站内的实时视频数据，并对视频图像进行预处理操作，使用人体检测算法识别视频中的人体轮廓，对检测到的人体进行跟踪，分析其运动轨迹； 步骤S222：通过机器学习算法建立正常环境模式的流程为：对历史视频数据进行标注，标记正常行为和入侵行为，从视频帧中提取人体位置、速度以及方向，使用监督学习算法对正常和入侵行为进行分类，来构建正常行为模型，通过交叉验证确保模型的准确性和泛化能力； 步骤S223：将实时视频流输入到训练好的正常行为模型中，模型会从视频流中提取关键特征，包括人体轮廓或形状、运动方向和速度、目标大小、出现的时间以及出现的位置，并将提取的实时数据特征与之前训练时学到的正常环境模式进行对比，并设定入侵规则，若实时数据与正常行为模式不符，并且触发了入侵规则，模型会判断为异常行为，一旦模型检测到入侵行为，系统会立即向管理人员终端发送预警提示； S3：基于正常环境条件下，对设备运行状态数据与环境数据相结合进行分析，判断设备在正常环境条件下的运行状态是否存在异常情况； S4：基于正常环境条件下，对电力系统的电力传输数据与环境数据相结合进行分析，判断电力系统在正常环境条件下的电力传输是否出现异常行为； S5：基于对变电站内的安全风险进行分析，计算出安全风险评估系数，用于评估变电站内的潜在安全风险，并根据评估结果将安全风险进行等级划分； 所述S5通过收集一段历史时间内的变电站环境数据、设备运行状态数据、电力传输数据以及历史安全事故记录，并对历史数据进行预处理，使用历史数据建立风险评估模型，根据风险评估模型对变电站内潜在的安全风险进行评估，并输出安全风险评估系数的值，再通过历史经验设置低风险阈值和高风险阈值，对评估出的潜在安全风险进行等级划分； 对于安全风险评估的具体执行步骤为： 步骤S511：通过对收集到的历史变电站环境数据、设备运行状态数据、电力传输数据以及历史安全事故记录进行数据清洗、数据标准化以及数据整合； 步骤S512：根据变电站的特点，选取环境、设备以及电力传输的指标，选择合适的风险评估方法，从而构建风险评估模型； 步骤S513：根据风险评估模型，计算各指标的权重，并对每个指标进行打分，得到评分矩阵，基于各指标的权重和评分矩阵，计算出安全风险评估系数为，其中，W表示权重向量，Q表示评分矩阵； 选择层次分析法作为所述风险评估方法，建立判断矩阵的计算公式如下： 其中，表示指标p与指标q的重要性比较； 计算权重向量W：，表示判断矩阵Q的特征值，表示对应的特征向量； 根据安全风险评估系数S与低风险阈值和高风险阈值，将安全风险划分为以下等级：若，则将潜在安全风险划分为低风险，若，则将潜在安全风险划分为中风险，若，则将潜在安全风险划分为高风险； S6：用于将分析结果实时显示在管理人员终端上，并根据分析过程，自动生成变电站监测报告。

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