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龙图腾网获悉北京四方继保自动化股份有限公司;江苏徐矿综合利用发电有限公司申请的专利一种基于机器学习的电力设备仿真分析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：CN120579470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511086492.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的电力设备仿真分析系统是由张赛君;程实;薛志强;沈杰;李凯;郭东霞;梅小强;房大明;赵强;张彬;于冬青;郝锋;王选奇;董勇江;杨贺强;钱豹;周悦;尹修哲;张冉;刘希宇;韩遗龙;刘海涛设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的电力设备仿真分析系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于机器学习的电力设备仿真分析系统，系统包括数据采集模块、数据处理模块、电力设备仿真模块和故障分析模块；通过融合电‑热耦合建模、正交基降阶分析与组件化ROM拼装，构建快速仿真模型，显著提升电力设备在复杂工况下的建模效率与响应速度；仿真模块引入GL‑MLP‑Trans模型，实现对仿真方案的智能预测与稳定性调控；故障分析模块采用低秩‑Bi‑LSTM模型，结合谱投影增益机制与子模函数近似投影策略，在降低模型复杂度的同时提高故障识别精度；该系统适用于智能电网、电力运维与工业装备状态监测等场景，具备高效性、鲁棒性与工程适应性。

本发明授权一种基于机器学习的电力设备仿真分析系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的电力设备仿真分析系统，包括数据处理模块，所述数据处理模块，采集电力设备运行数据，对电力设备运行数据处理，生成标准化电力设备数据；其特征在于：该系统还包括电力设备仿真模块和故障分析模块； 所述电力设备仿真模块，采用电力设备快速仿真方法处理标准化电力设备数据，得到仿真结果集合； 所述故障分析模块，构建低秩-Bi-LSTM模型，通过低秩-Bi-LSTM模型处理设备仿真结果进行故障分析，生成故障分析结果； 通过电力设备快速仿真方法，得到仿真结果集合的过程，具体包括以下步骤： 步骤S1：处理标准化电力设备数据，形成仿真快照数据； 步骤S2：根据仿真快照数据，生成组件化ROM模型库，组件化ROM模型库输出ROM组件元信息和降阶描述参数； 步骤S3：设定目标仿真工况参数，引入GL-MLP-Trans模型，将目标仿真工况参数与ROM组件元信息和降阶描述参数共同构建为工况特征向量集，将工况特征向量集输入至GL-MLP-Trans模型中进行训练，预测最优ROM组合方案和POD截断维数，生成拼装ROM仿真模型； 步骤S4：结合拼装ROM仿真模型，输出仿真结果集合； 故障分析模块，生成故障分析结果的过程，具体包括以下步骤： 步骤E1：建立Bi-LSTM模型，在Bi-LSTM模型的权重矩阵注入低秩权重参数，构建低秩-Bi-LSTM模型，将仿真结果集合输入到低秩-Bi-LSTM模型中,得到初始低秩权重矩阵； 步骤E2：对初始低秩权重矩阵进行奇异值分解，得到奇异值集合，形成奇异值重要性评分； 步骤E3：基于奇异值重要性评分，定义集合二次性能损失函数，对集合二次性能损失函数进行子模函数近似投影，构建谱投影增益函数；以谱投影增益函数为搜索空间基础，引入全局秩预算约束，通过贪心搜索算法，遍历奇异值集合，生成优化低秩权重矩阵； 步骤E4：将优化低秩权重矩阵重新注入低秩-Bi-LSTM模型中，生成故障分析结果。

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北京四方继保自动化股份有限公司;江苏徐矿综合利用发电有限公司，其通讯地址为：100080 北京市海淀区上地信息产业基地四街9号；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”。

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