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龙图腾网获悉南通市海洋水建工程有限公司;中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司申请的专利风电升压站设备故障预测与诊断方法及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：CN120873933B 。

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：202511393907.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权风电升压站设备故障预测与诊断方法及系统是由饶艳伟;戴佳杰;张振;唐蔚平;孟勋;顾泽正设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电升压站设备故障预测与诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供风电升压站设备故障预测与诊断方法及系统，涉及电力设备故障诊断技术领域，包括通过知识图谱构建设备拓扑关系，采用双流异构图神经网络提取时空协同特征，基于多跳推理生成候选路径，提取关键证据链计算可信度得分，结合多尺度故障特征重构和Tsallis熵计算得到诊断结果。本发明能够精准识别故障根因，提高诊断准确率，降低误报率，为风电场设备维护提供决策支持。

本发明授权风电升压站设备故障预测与诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.风电升压站设备故障预测与诊断方法，其特征在于，包括： 获取风电升压站的设备运行数据，将所述设备运行数据存入知识图谱数据库；根据所述知识图谱数据库，按照设备拓扑结构关系建立知识图谱； 将所述设备运行数据输入双流异构图神经网络，其中静态拓扑分支根据设备物理连接生成空间传播矩阵，动态时序分支通过滑动时间窗口计算状态相关性生成时序关联矩阵，融合两个矩阵得到设备群组的时空协同特征； 基于所述时空协同特征，在知识图谱上进行多跳推理，计算故障症状节点到潜在根因节点的注意力权重，生成推理路径候选集； 从所述推理路径候选集中提取关键证据链，结合设备运行数据的异常程度计算每条推理路径的可信度得分； 根据所述可信度得分对推理路径进行排序，选取可信度得分最高推理路径作为故障诊断结果，对所述故障诊断结果提取多尺度故障特征；将所述多尺度故障特征故障特征重构为相空间向量，根据Tsallis熵计算目标函数，基于目标函数和非线性动力响应得到最终故障诊断结果； 将所述多尺度故障特征故障特征重构为相空间向量，基于Tsallis熵构建目标函数，根据目标函数和非线性动力响应得到最终故障诊断结果，包括： 利用Takens嵌入定理对所述多尺度故障特征进行相空间重构，获得重构向量，所述重构向量包含故障信号在不同时间延迟下的采样值；基于所述重构向量计算关联积分，所述关联积分通过Heaviside函数判断重构向量之间距离与指定半径的关系得到，将所述关联积分与指定半径的对数比值作为关联维数； 构建分数阶微分方程，所述分数阶微分方程的阶次在0到1之间，对所述重构向量进行分数阶微分运算，将分数阶微分结果与动态权重系数的乘积作为非线性动力响应； 计算q阶Tsallis熵，所述q阶Tsallis熵基于概率分布与非延展参数计算得到，将不同尺度下的熵值进行指数加权乘积得到熵融合结果； 将所述关联维数和q阶Tsallis熵分别与对应权重系数相乘并求和得到优化目标函数值，基于所述优化目标函数值和非线性动力响应更新诊断结论。

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