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龙图腾网获悉湖南昊华信息科技有限公司申请的专利适用于电场的运维调试监测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：CN120721162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511086164.5，技术领域涉及：G01D21/02；该发明授权适用于电场的运维调试监测系统是由陈建华;武青松设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于电场的运维调试监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了适用于电场的运维调试监测系统，涉及运维调试监测技术领域，包括，采集单元，采集电场设备在多维度监测点的运行数据，所述运行数据包括电气参量、机械振动参量、环境参量及化学气体组分数据，构建多模态监测数据集；特征分析模块，对所述多模态监测数据集进行时空特征提取，生成包含时域特征、频域特征及空间分布特征的多维特征张量，通过张量分解技术获取特征间的时空耦合关系，本发明为电场运维提供了从监测、预警到决策的全流程智能化解决方案，大幅降低设备故障风险，缩短停电时间，提升电网运行的安全性和经济性。

本发明授权适用于电场的运维调试监测系统在权利要求书中公布了：1.适用于电场的运维调试监测系统，其特征在于，包括： 采集单元，采集电场设备在多维度监测点的运行数据，所述运行数据包括电气参量、机械振动参量、环境参量及化学气体组分数据，构建多模态监测数据集； 特征分析模块，对所述多模态监测数据集进行时空特征提取，生成包含时域特征、频域特征及空间分布特征的多维特征张量，通过张量分解技术获取特征间的时空耦合关系； 计算模块，基于所述时空耦合关系构建设备健康状态空间，计算历史故障案例在所述状态空间中的密度分布，确定关键参量的故障预警阈值曲面； 风险评估模块，将实时监测数据映射至所述设备健康状态空间，通过马氏距离度量实时状态点与预警阈值曲面的偏离度，生成故障风险热力图； 决策模块，结合所述故障风险热力图与设备拓扑结构，运用图神经网络预测故障传播路径，生成包含巡检优先级、检修窗口期的运维决策矩阵； 验证单元，通过数字孪生技术验证所述运维决策矩阵的有效性，根据验证结果动态调整时空特征提取算法的参数权重； 所述基于所述时空耦合关系构建设备健康状态空间，具体为： 采用黎曼流形构建高维状态空间； 先对多维特征张量实施白化处理，消除特征间的相关性； 再通过指数映射将处理后的数据映射到黎曼流形空间； 在黎曼流形空间内，运用核密度估计方法计算历史故障案例的概率密度分布，进而确定关键参量的故障预警阈值曲面； 所述结合所述故障风险热力图与设备拓扑结构，运用图神经网络预测故障传播路径，具体为： 构建包含图卷积层、图注意力层和输出层的图神经网络； 利用图卷积层聚合设备节点的邻域信息，实现节点特征更新； 通过图注意力层计算节点间的注意力系数，增强对设备拓扑结构中关键节点的识别能力； 最后由输出层基于更新后的节点特征，预测故障在设备拓扑结构中的传播路径，并输出路径概率分布； 所述通过马氏距离度量实时状态点与预警阈值曲面的偏离度，生成故障风险热力图，具体为： 首先对实时监测数据进行标准化处理，使其具备零均值和单位方差； 采用局部加权回归方法对预警阈值曲面进行局部拟合； 计算实时状态点到拟合后曲面的马氏距离，并结合高斯核密度估计对马氏距离计算结果进行平滑处理； 以设备地理位置为坐标基准，最终生成故障风险热力图； 所述通过数字孪生技术验证所述运维决策矩阵的有效性，具体为： 建立包含设备几何、材料属性、运行数据及环境影响的数字孪生体； 用三维建模软件构建设备几何模型，依材料特性设定参数形成材料属性模型； 同步设备运行数据建立运行数据模型，模拟环境因素构建环境影响模型； 在数字孪生体中模拟执行运维决策矩阵，收集至少包括运行状态和故障概率结果； 所述确定关键参量的故障预警阈值曲面时，采用拓扑数据分析方法提取黎曼流形空间中的故障特征拓扑结构，具体为： 构建历史故障案例的Vietoris-Rips复形，捕捉流形空间中的孔洞与连通分支特征； 计算不同尺度下的持久同调群，识别具有拓扑持久性的故障特征； 将持久同调特征与设备物理故障模式进行关联映射，确定关键参量的拓扑临界点； 通过拓扑临界点在黎曼流形空间中生成具有几何不变性的阈值曲面； 所述数字孪生技术验证所述运维决策矩阵的有效性时，还包括： 构建与物理电场设备参数一致的数字孪生模型，所述数字孪生模型包含设备电气参数模型、机械结构模型和环境影响模型； 将运维决策矩阵中的调试策略参数输入数字孪生模型，模拟生成预测状态数据集； 计算预测状态数据集与物理设备实测数据在高维状态空间中的测地距离，作为决策有效性的量化指标； 当测地距离超过预设阈值时，重新计算历史故障案例在高维状态空间中的密度分布，调整关键参量的故障预警阈值曲面； 通过对比预测状态数据集中的拓扑特征变化与历史故障案例的拓扑特征，生成包含故障模式匹配度的验证报告，基于该验证报告调整时空特征提取算法的参数权重。

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