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龙图腾网获悉青岛海青汽车股份有限公司;国网冀北电力有限公司电力科学研究院;山东博沃智能科技有限公司申请的专利一种智能移动式变电站电故障监控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：CN120611248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511113051.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种智能移动式变电站电故障监控方法是由王康;郝旭东;卢毅;王辉;毛婷;高岩峰;黄小龙;苏斌;余志森;何俊峰;胥莹;刘亮;王志刚;李鑫;于竞哲;张旭;范硕超;龚先权;王显全;李慧杰;李永栋;王军勃;姜明山;戚志强;杨晓璇;解旭设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能移动式变电站电故障监控方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电故障监控技术领域，具体为一种智能移动式变电站电故障监控方法，该方法通过多源传感器同步采集移动式变电站的电气监测信号、多维环境噪声信号及动态工况参数；采用多尺度频谱模态分解构建环境噪声基底向量组，通过正交投影滤波从电气监测信号中滤除环境噪声干扰分量，输出基线修正信号；基于动态工况参数的时域与频域关联性分析构建工况扰动响应场矩阵，计算梯度敏感系数，分离出与工况扰动强相关的分量及设备故障弱相关的残差分量；将该残差分量重构为纯净故障特征向量；最终基于此进行故障类型诊断及风险预警；该方法有效解决了复杂环境中噪声污染导致的故障特征湮没问题，以及工况扰动与真实故障信号混淆引发的误报漏报难题。

本发明授权一种智能移动式变电站电故障监控方法在权利要求书中公布了：1.一种智能移动式变电站电故障监控方法，其特征在于，其方法步骤如下： S1、通过多源传感器实时采集移动式变电站的运行数据集，该运行数据集包括电气监测信号、多维环境噪声信号及动态工况参数； S2、对多维环境噪声信号进行多尺度频谱模态分解，提取主导噪声模式的基函数，生成环境噪声基底向量组；对动态工况参数进行时域与频域关联性分析，构建反映工况波动与信号畸变耦合关系的工况扰动响应场矩阵；利用环境噪声基底向量组对电气监测信号执行正交投影滤波，滤除与环境噪声相关的干扰分量，输出基线修正信号； S3、计算基线修正信号在工况扰动响应场矩阵各维度上的梯度敏感系数；根据梯度敏感系数的分布特征，分离出与工况扰动强相关的分量及与设备故障弱相关的残差分量，将该残差分量重构为纯净故障特征向量；其中： 梯度敏感系数的计算过程包括： 沿工况扰动响应场矩阵中每个工况维度执行偏导数运算，在固定其他工况参数条件下微调目标工况值，同步监测电气信号关键特征量的增量变化；计算特征量变化率与工况扰动量的偏导比值，生成表征电气信号对特定工况敏感程度的梯度敏感系数； 梯度敏感系数的分布特征分离分量的过程具体包括： 筛选梯度敏感系数的模值超过设定敏感阈值的敏感系数，将其对应工况波动周期内的基线修正信号片段定义为工况扰动强相关的分量；将剩余梯度模值低于设定敏感阈值的信号成分判定为设备故障弱相关的残差分量； 纯净故障特征向量的生成具体包括： 对所述设备故障弱相关的残差分量进行短时傅里叶变换，生成时频谱；构建具有稀疏性约束的稀疏自编码器对时频域残差信号进行深度特征提取以压缩冗余信息； 对自编码器提取的特征或原始残差信号进行包络谱峭度分析以增强非平稳冲击特征，提取峭度最大值对应的频率作为潜在共振频带，并计算包络信号的自相关函数以提取冲击周期； 最终构造包含时域统计量、频域能量熵和冲击特征因子维度的低维向量作为所述故障特征向量； S4、基于纯净故障特征向量的模式识别结果进行故障类型诊断及风险预警。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人青岛海青汽车股份有限公司;国网冀北电力有限公司电力科学研究院;山东博沃智能科技有限公司，其通讯地址为：266300 山东省青岛市胶州市兰州东路与站前大道南侧1000米路西侧；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。