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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利基于深度学习的电力终端日志故障分析预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：CN116317115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310125683.2，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权基于深度学习的电力终端日志故障分析预测方法及系统是由舒彧;纪元;吴方权;柳林均;欧阳静;甘润东;卫薇;汤成佳;冯光路;钟方红设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的电力终端日志故障分析预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明一种基于深度学习的电力终端日志故障分析预测方法及系统，在某电力终端自检其出现运行状态异常行为则电力终端通过对应网关发送运行状态异常指令；远程控制中心基于运行状态异常指令中的电力终端识别号和电力终端密钥进行合法性校验，校验成功时远程控制中心通过对应网关反馈日志信息上报指令给电力终端，校验失败时不进一步处理；电力终端将此时电力终端日志信息通过对应网关传至远程控制中心；远程控制中心对电力终端日志信息进行预处理，提取预处理后电力终端日志信息中N个特征数据，将电力终端对应N个特征数据输入至训练好的深度学习算法模型中进行电力故障预测以输出显示电力终端具体的电力故障类型并且一级警示。

本发明授权基于深度学习的电力终端日志故障分析预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电力终端日志故障分析预测方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1、设定区域内各个电力终端自检其是否出现运行状态异常行为，若该些电力终端中某一电力终端自检其出现运行状态异常行为则进入步骤S2，若该电力终端自检其未出现运行状态异常行为则重复执行步骤S1； S2、该电力终端通过对应的网关发送一运行状态异常指令至远程控制中心，该运行状态异常指令包括异常时间戳、运行状态异常标识、电力终端识别号、电力终端密钥、网关识别号，该电力终端与网关的对应关系为一一对应关系或多对一对应关系； S3、该远程控制中心基于该运行状态异常指令中的电力终端识别号和电力终端密钥进行合法性校验，在校验成功时进入步骤S4，在校验失败时进入步骤S5； S4、该远程控制中心通过对应网关反馈一日志信息上报指令给该电力终端，进入步骤S6，该日志信息上报指令包括异常时间戳、日志信息上报标识、电力终端识别号； S5、该远程控制中心不再进行进一步处理； S6、该电力终端将异常时间戳节点形成的电力终端日志信息通过对应网关传输至远程控制中心； S7、该远程控制中心对该电力终端日志信息进行预处理以获得预处理后的电力终端日志信息； S8、该远程控制中心按照预设提取规则提取预处理后的电力终端日志信息中的关键数据，以获得N个特征数据，N为正整数； S9、该远程控制中心将该电力终端对应的N个特征数据输入至对应训练好的深度学习算法模型中进行电力故障预测以输出该电力终端具体的电力故障类型，该电力故障类型为线路故障、变压器故障、母线故障或其他故障； S10、该远程控制中心显示该电力终端具体的电力故障类型并进行一级报警提示； S11、该远程控制中心统计并显示设定时间段内该电力终端出现每一种电力故障类型的次数，当该电力终端的某一电力故障类型的次数达到设定次数时进行二级报警提示并通知相关责任人员。

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