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龙图腾网获悉福建优迪电力技术有限公司申请的专利基于物联网的SF6气体状态智能诊断与预警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：CN120160765B 。

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：202510619499.2，技术领域涉及：G01M3/04；该发明授权基于物联网的SF6气体状态智能诊断与预警系统是由刘富文;温润贤;黄春艺;王六玉;陈龙;潘世委;刘栩设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网的SF6气体状态智能诊断与预警系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力设备状态监测与物联网技术领域，尤其为基于物联网的SF6气体状态智能诊断与预警系统，包括传感器阵列模块、边缘计算模块、抗干扰通信模块、云平台智能分析模块、预警与联动控制模块、能源管理模块以及自检与容错模块；传感器阵列实时采集气体状态及设备环境数据，经边缘计算预处理后，通过抗干扰通信模块稳定传输至云平台；云平台运用多模态数据融合与深度学习算法，实现气体泄漏趋势分析、泄漏源定位及风险等级评估；预警与联动控制模块依据诊断结果触发分级预警，并联动相关设备应急响应。本发明实现了对SF6气体设备的全方位智能监测与管理，可有效提高监测准确性、系统可靠性，降低设备故障风险。

本发明授权基于物联网的SF6气体状态智能诊断与预警系统在权利要求书中公布了：1.基于物联网的SF6气体状态智能诊断与预警系统，其特征在于：包括： 传感器阵列模块：部署于SF6气体设备的关键监测点，包括SF6气体浓度传感器、温湿度传感器、压力传感器、微水含量传感器及振动传感器，实时采集气体状态参数及设备运行环境数据； 边缘计算模块：集成于本地终端，用于对气体状态参数及设备运行环境数据进行预处理，并基于动态基线模型生成初步诊断结果，所述动态基线模型通过以下方式构建： 基于历史数据与设备运行参数建立SF6气体浓度、压力及微水含量的动态阈值区间； 引入环境耦合因子，结合设备振动数据与局部气象信息，动态调整基线模型的预警灵敏度； 采用改进型混合时间序列预测算法，其建模方法为： 将ARIMA模型的预测结果与Prophet算法的季节项、趋势项分量进行加权融合，权重系数α的取值范围为0.6至0.8，并叠加环境变量修正项，修正项的耦合系数β通过岭回归算法动态计算； 建立双重残差反馈机制： 计算实时监测值与模型预测值的一级残差，通过小波变换分解二级残差，并将二级残差反向注入模型输入层进行参数微调； 抗干扰通信模块：采用LoRa无线通信技术，集成前向纠错编码FEC与正交频分多址OFDMA调制技术，所述抗干扰通信模块包括： 基于卷积码的LoRa信道编码器，编码过程为：将信息位多项式与预设的生成多项式进行模运算，生成具有冗余校验位的编码数据； 自适应跳频机制，其频点选择方法为：根据各频段的实时信号强度RSSI比例分配可用频段资源，选择干扰最小的通信频段； 加密传输协议，采用AES-256算法对传感器数据及控制指令进行端到端加密； 云平台智能分析模块：接收边缘计算模块上传的数据，通过多模态数据融合算法分析气体泄漏趋势、设备老化状态及环境耦合影响，并基于深度学习模型预测泄漏源位置及风险等级，所述深度学习模型包括： 泄漏源定位子模型：采用改进型多尺度注意力卷积神经网络，通过门控循环单元动态计算各卷积核的注意力权重矩阵，将不同尺度的卷积特征图进行加权融合； 风险预测子模型：采用LSTM与时间卷积网络的混合架构，时间卷积网络通过指数增长的扩张因子捕捉多尺度时序特征； 联邦学习优化机制：对各站点的本地模型参数进行加权聚合，权重值与站点数据分布的隐私保护强度成反比； 预警与联动控制模块：根据泄漏源位置及风险等级，触发分级预警信号，并联动风机、补气装置及门禁系统执行应急响应,所述预警与联动控制模块包括： 自适应预警策略：根据泄漏速率、设备重要性等级及人员在场状态，动态调整预警级别； 补气控制逻辑：采用PID-模糊复合控制器，其参数整定方法为： 比例系数Kp根据压力偏差的微分值动态调整，积分系数Ki根据压力偏差绝对值自适应增大； 应急通风机制：基于动态权重路径规划算法，其路径代价由实际移动代价、预估剩余代价和气体浓度惩罚项组成，其中，浓度惩罚项权重随时间指数衰减； 能源管理模块：包含太阳能供电单元与智能配电电路，为系统提供多模式供电保障； 自检与容错模块：周期性检测传感器精度、通信链路完整性及电源状态，并执行故障隔离与冗余切换。

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