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龙图腾网获悉西安合电电气有限公司申请的专利一种铁路牵引变电所状态监测方法、系统、设备、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：CN120454323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510943452.1，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种铁路牵引变电所状态监测方法、系统、设备、介质是由张帆;李佳;徐俊杰设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种铁路牵引变电所状态监测方法、系统、设备、介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种铁路牵引变电所状态监测方法、系统、设备、介质，监测方法包括：获取铁路牵引变电所内设备的实时监测数据；对实时监测数据进行数据预处理，得到预处理后的监测数据集并进行协议识别，根据预设的协议模板库将监测数据集中的异构数据转换为结构化数据；基于结构化数据，提取设备的时频域特征参数，构建多维度特征矩阵；将多维度特征矩阵输入至预先训练的混合诊断模型，生成设备健康度评分及故障概率值；根据健康度评分及故障概率值，结合动态阈值算法生成预警指令；基于预警指令及设备检修资源约束条件，通过维护策略优化模型生成优先级维护策略。本申请在多源异构数据环境下实现了设备状态的精准感知与智能决策。

本发明授权一种铁路牵引变电所状态监测方法、系统、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种铁路牵引变电所状态监测方法，其特征在于，所述监测方法包括： 获取铁路牵引变电所内设备的实时监测数据； 对所述实时监测数据进行数据预处理，得到预处理后的监测数据集； 对所述预处理后的监测数据集进行协议识别，根据预设的协议模板库将监测数据集中的异构数据转换为结构化数据； 基于所述结构化数据，提取设备的时频域特征参数，构建多维度特征矩阵； 将所述多维度特征矩阵输入至预先训练的混合诊断模型，生成设备健康度评分及故障概率值； 根据所述健康度评分及故障概率值，结合动态阈值算法生成预警指令；其中，所述动态阈值算法基于历史数据库中的设备运行数据及环境参数进行自适应调整； 基于所述预警指令及设备检修资源约束条件，通过维护策略优化模型生成优先级维护策略；其中，所述维护策略优化模型以设备健康度评分、故障概率及设备检修资源为约束条件进行求解；对所述预处理后的监测数据集进行协议识别，根据预设的协议模板库将监测数据集中的异构数据转换为结构化数据的步骤包括： 构建协议特征模板库，分析历史监测数据中的协议报文样本，生成特征转移概率矩阵；其中，特征转移概率矩阵是通过对协议报文样本中的字节序列进行统计，计算每对相邻字节之间的转移概率，得到描述协议字节流动规律的数学模型； 接收预处理后的监测数据集，基于滑动窗口截取当前数据帧； 将所述当前数据帧的字节转移特征与所述特征转移概率矩阵进行相似度匹配，确定所述当前数据帧对应的协议类型； 根据所述协议类型对应的解析规则对所述当前数据帧进行分层解析，得到分层解析结果；其中，分层包括物理层、数据链路层和应用层； 将所述分层解析结果封装为带语义标签的结构化数据；其中，所述结构化数据包括设备标识、测量参数名称及标准化量纲数值；根据所述协议类型对应的解析规则对所述当前数据帧进行分层解析，得到分层解析结果的步骤包括： 基于所述协议类型查询预置协议规则库，加载对应的物理层解析参数、数据链路层解析参数和应用层解析参数； 接收所述当前数据帧的二进制数据流； 根据所述物理层解析参数中包含的校验算法类型，对所述二进制数据流执行校验码计算，分离有效载荷字段并生成包含校验状态标记的物理层解析结果；其中，有效载荷字段包含实际的监测数据或控制命令； 基于所述数据链路层解析参数定义的报文结构模板，对所述有效载荷字段进行字段截取操作，生成包含报文元数据的结构化报文对象； 根据所述应用层解析参数中的寄存器映射关系表，将所述有效载荷字段中的原始寄存器值进行工程值换算，生成标准格式数据对象； 将所述物理层解析结果、结构化报文对象及标准格式数据对象进行元数据关联，得到分层解析结果。

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