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龙图腾网获悉中广电器股份有限公司申请的专利一种基于大数据分析的互感器状态预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：CN120850232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511350098.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于大数据分析的互感器状态预测方法是由隋广君;柳全仁;欧希朋;谷盛广;柳春鹏;董富嗣;周洪亮;徐亚斌设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的互感器状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于大数据分析的互感器状态预测方法，涉及互感器状态预测领域，具体步骤包括：构建互感器状态数据集，将数据集中张量化时间序列数据进行分段表示，利用正弦变换、tanh函数，结合线性投影与跨维度差分项生成互感器状态特征向量，引入扰动校正核并结合softmax加权融合生成跨时间特征向量，提取全局依赖关系与局部波动信息形成扰动特征表示后计算总扰动能量，与扰动特征表示融合形成融合特征向量，构建整体曲率表征，利用平均池化与最大池化提取长期趋势与局部峰值信息，拼接融合特征向量形成多尺度融合特征，所有分段的多尺度融合特征拼接展平后经线性变换与Sigmoid输出互感器状态预测值，提升互感器状态预测的准确性与鲁棒性。

本发明授权一种基于大数据分析的互感器状态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的互感器状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取互感器的状态数据，预处理后构建互感器状态数据集； S2、将所述数据集中张量化时间序列数据划分分段，计算分段表示，利用正弦变换与tanh函数生成特征表示值，结合线性投影与跨维度差分项，生成互感器状态特征向量； S3、引入不同分段间的扰动校正核，经加权聚合与softmax转化得到注意力权重，基于互感器状态特征向量提取主趋势与周期扰动信息，并利用注意力权重加权融合，生成跨时间特征向量； S4、提取跨时间特征向量的全局依赖关系和局部波动信息，加权融合后经层归一化与ReLU得到扰动特征表示，经平方与绝对值修正得到总扰动能量，与扰动特征表示融合后形成融合特征向量； S5、基于相邻段融合特征向量构建整体曲率表征，利用平均与最大池化提取长期趋势与局部峰值信息，与当前段融合特征向量拼接形成多尺度融合特征； S6、将所有分段的多尺度融合特征展平，经线性变换与Sigmoid映射后输出互感器状态预测值； S7、构建基于大数据分析的互感器状态预测模型，输入互感器状态数据集，以加权二元交叉熵为损失函数，依次经过步骤S2至S6，迭代训练至收敛，完成对模型的优化训练。

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