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龙图腾网获悉华中科技大学;国网冀北电力有限公司计量中心申请的专利一种无监督降维的电压互感器二次回路异常在线监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：CN119441902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411456043.0，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种无监督降维的电压互感器二次回路异常在线监测方法是由何成;王子信;李红斌;严欣;张传计;程诚;岳巍澎设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无监督降维的电压互感器二次回路异常在线监测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种无监督降维的电压互感器二次回路异常在线监测方法，实时采集电压互感器的时序电压数据，根据时间窗口分割数据，获取每个时间窗口内的时域、频域高维数据样本集，可以兼顾数据的时域特征和异常情况下的频域特征，使用构造时域相似度矩阵和频域相似度矩阵，提取相似度矩阵的特征向量并降维，最后使用无监督混合高斯模型的方法区分正常和异常时刻数据，使用KL散度可以准确区分正常和异常互感器二次回路，实现更精确的异常二次回路定位，进一步保障了电力系统的正常运行。

本发明授权一种无监督降维的电压互感器二次回路异常在线监测方法在权利要求书中公布了：1.一种无监督降维的电压互感器二次回路异常在线监测方法，其特征在于，包括： 步骤1，基于电压互感器在线监测装置采集组电压互感器在线监测时序电压数据，其中，每组电压互感器包括三台电压互感器，将所述时序电压数据划分为个不同的时间窗口，获得各时间窗口下的二次回路时域高维数据样本集，对所述时域高维数据样本集进行傅里叶变换得到频域高维数据样本集 步骤2，分别对所述时域高维数据样本集和所述频域高维数据样本集进行相似度分析，得到每个时间窗口下的时域相似度矩阵和频域相似度矩阵； 步骤3，分别对所述时域相似度矩阵和频域相似度矩阵进行矩阵分解，得到时域特征向量和频域特征向量将所述时域特征向量和频域特征向量输入到降维算法中，得到各时间窗口下的1维时域特征值和1维频域特征值对1维时域特征值和1维频域特征值分别进行最大最小归一化处理后，得到二维特征向量为归一化处理后的1维时域特征值，为归一化处理后的1维频域特征值 步骤4，将所述二维特征向量输入到混合高斯模型，识别出二次回路的异常发生时间窗口，所述混合高斯模型作为无监督分类模型； 步骤5，计算异常发生时间窗口及其前后个正常时间窗口下每台电压互感器的时域差分特征向量，g，取2个正常时间窗口下的所有电压互感器的时域差分特征向量的均值，得到基准差分特征均值向量，计算异常发生时间窗口下的各台电压互感器的时域差分特征向量概率分布与基准差分特征均值向量概率分布之间的KL散度，基于KL散度识别异常电压互感器二次回路。

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