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龙图腾网获悉新乡市振航机电有限公司申请的专利一种监测高压气体继电器的方法、系统及存储介质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：CN120252854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510703037.9，技术领域涉及：G01D21/02；该发明授权一种监测高压气体继电器的方法、系统及存储介质是由郭耀梁;胡振磊;邬鹏;刘绍斌;刘家辉;胡鹏帅;崔桂平设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种监测高压气体继电器的方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及继电器监测控制技术领域，公开了一种监测高压气体继电器的方法、系统及存储介质。该方法包括：对高压气体继电器SF6气体参数进行闭环控制数据采集，得到控制回路运行数据；对数据计算控制偏差和残差向量，得到控制性能指标；将性能指标输入隔离森林算法识别异常，得到健康状态评估结果；根据评估结果执行自适应参数调整，利用迭代学习控制优化PID参数，生成控制参数集。本申请通过对高压气体继电器的SF6气体参数进行闭环控制系统数据采集并运用隔离森林算法进行异常识别，解决了传统固定阈值监测方法易出现误报漏报的问题。

本发明授权一种监测高压气体继电器的方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种监测高压气体继电器的方法，其特征在于，所述方法包括： S1、对高压气体继电器的SF6气体压力、密度、温度参数进行基于闭环控制系统的数据采集，得到继电器控制回路运行数据； S2、对所述继电器控制回路运行数据进行控制偏差计算和残差向量分析，得到继电器控制性能指标，包括：对所述继电器控制回路运行数据进行分段处理，根据SF6气体压力控制指令变化点将数据划分为多个压力调节周期，得到气体压力控制分段数据；对所述气体压力控制分段数据中的每个调节周期计算压力设定值与实际压力值之间的差值，形成气体压力控制偏差序列，得到气压控制偏差数据；根据所述气压控制偏差数据计算气体继电器压力控制回路的积分绝对误差和积分时间绝对误差，对误差数据进行加权求和，得到气体压力控制精度评价值；将所述气体压力控制精度评价值与继电器历史基准值进行比较，计算气体压力控制性能下降率，并结合气体绝缘强度分析，得到继电器绝缘性能衰减指标；基于所述气压控制偏差数据构建气体继电器残差向量，通过计算理论气体压力响应与实际气体压力响应之间的差异，对残差向量进行结构化分析，得到继电器泄漏特征分布；根据所述继电器泄漏特征分布和所述继电器绝缘性能衰减指标，通过加权融合算法综合评定继电器气体系统状态，生成所述继电器控制性能指标； S3、将所述继电器控制性能指标输入隔离森林算法进行异常模式识别，通过计算样本隔离路径长度确定异常程度，得到控制回路健康状态评估结果，具体包括：对所述继电器控制性能指标进行数据标准化处理，并进行特征空间转换，得到标准化控制性能特征集；基于所述标准化控制性能特征集构建隔离森林模型，通过随机选择样本子集和随机选择特征方式构建多棵决策树，在每个节点随机选择一个特征和分裂阈值进行数据分裂，直到样本被完全隔离或达到预设的最大深度，得到异常样本检测结构；将所述标准化控制性能特征集输入所述异常样本检测结构中，记录每个特征样本点从根节点到叶节点的路径长度，对每棵决策树的路径长度取平均值作为隔离路径长度，得到特征样本的异常分离数据；根据所述特征样本的异常分离数据进行归一化处理，将平均路径长度转换为零到一之间的标准化异常指标，数值越接近一表示异常可能性越高，得到继电器控制异常概率值；基于所述继电器控制异常概率值设定多级异常阈值，将异常分为轻微异常、中度异常、严重异常和危急异常四个等级，针对高压气体继电器的特性对阈值进行校准，得到继电器异常等级结果；根据所述继电器异常等级结果分析各控制性能指标对异常的贡献度，通过特征重要性计算确定影响继电器性能的关键参数，生成所述控制回路健康状态评估结果； 其中，所述S3中，所述得到异常样本检测结构具体包括：对所述标准化控制性能特征集进行样本子集划分，使用随机抽样方法从特征集中抽取多个样本子集，保持每个子集样本数量相等，得到训练样本子集集合；基于所述训练样本子集集合构建决策树森林，对每个样本子集构建一棵完全随机决策树，决策树总数设定为总样本数量的对数值，得到初始森林结构；对所述初始森林结构中的每棵决策树进行构建过程控制，设定最大树深度为特征维度的对数值，防止过拟合，得到深度受限的决策树集合；基于所述深度受限的决策树集合执行节点分裂操作，对每个内部节点随机选择一个特征维度，并在该特征的取值范围内随机选择一个分裂阈值，将数据分为左右子树，得到随机分裂的决策树结构；根据所述随机分裂的决策树结构进行样本路径计算，记录训练集中每个正常样本从根节点到叶节点的平均路径长度，建立高压气体继电器正常运行状态的路径长度分布，得到正常状态参考模型；对所述正常状态参考模型进行参数校准，根据气体继电器特性调整异常判定边界，结合专家知识设定异常程度的转换系数，形成所述异常样本检测结构； S4、根据所述控制回路健康状态评估结果执行自适应控制参数调整，利用迭代学习控制算法优化PID参数，生成继电器控制参数集，包括：对所述控制回路健康状态评估结果进行分级处理，根据异常等级和异常类型确定控制参数调整策略，对不同类型的异常确定不同的调整权重，得到控制参数调整方案；对所述控制参数调整方案进行迭代学习控制，针对高压气体继电器的控制特性设计学习增益矩阵，将历史控制数据进行分析处理，得到控制轨迹优化数据；将所述控制轨迹优化数据应用于PID控制器，通过分析前次控制周期的误差轨迹预测当前控制周期的偏差趋势，调整控制输出，得到补偿后的控制信号；根据所述补偿后的控制信号执行PID参数自动调整计算，利用误差收敛速度和超调量指标，通过梯度下降法动态优化比例系数、积分系数和微分系数，得到优化后的PID参数组；对所述优化后的PID参数组进行鲁棒性验证，针对SF6气体压力温度变化范围内的多个工作点进行仿真测试，评估控制性能稳定性，得到具有鲁棒性的PID控制器参数；根据所述具有鲁棒性的PID控制器参数和气体继电器特性形成完整控制策略，包括正常模式参数组、轻微异常模式参数组、中度异常模式参数组和安全模式参数组，生成所述继电器控制参数集。

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