买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东大学;中国电力科学研究院有限公司;华北电力大学(保定);国网江苏省电力有限公司电力科学研究院申请的专利电力系统故障恢复期间元件状态识别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：CN120995419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511508250.0，技术领域涉及：G06F18/26；该发明授权电力系统故障恢复期间元件状态识别方法及系统是由孙润稼;余信良;刘玉田;屠竞哲;冀鲁豫;李少岩;赵静波设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力系统故障恢复期间元件状态识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电力系统故障诊断与恢复技术领域。提出了一种电力系统故障恢复期间元件状态识别方法及系统，根据元件致灾条件属性集确定多个候选属性子集，根据知识粒度进行元件致灾条件属性集的约简；基于信息熵对约简后的致灾条件属性集的缺失属性区间进行信息填充，得到完整致灾条件属性集；计算完整致灾条件属性集中的元件状态关联度，基于元件状态关联度构建推理网络关联矩阵，根据推理网络关联矩阵确定状态未确知元件损坏置信度；本发明能够在信息缺失条件下，有效利用可获取的有限信息，通过构建致灾属性集、计算状态关联度和建立推理网络，实现对未确知元件故障置信度的在线推理，提升了恢复决策的安全性和效率。

本发明授权电力系统故障恢复期间元件状态识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电力系统故障恢复期间元件状态识别方法，其特征在于，包括以下过程： 获取灾害条件下导致元件损坏的主导非电气因素，根据所述主导非电气因素建立元件致灾条件属性集； 根据元件致灾条件属性集确定多个候选属性子集，根据元件致灾条件属性集以及各个候选属性子集的知识粒度，进行元件致灾条件属性集的约简； 基于信息熵对约简后的致灾条件属性集的缺失属性区间进行信息填充，得到完整致灾条件属性集； 计算完整致灾条件属性集中的元件状态关联度，基于元件状态关联度构建推理网络关联矩阵，根据推理网络关联矩阵确定状态未确知元件损坏置信度； 根据元件致灾条件属性集确定多个候选属性子集，根据元件致灾条件属性集以及各个候选属性子集的知识粒度，进行元件致灾条件属性集的约简，包括： 选取所述致灾条件属性集的多个候选属性子集； 分别计算所述致灾条件属性集与各个候选属性子集的知识粒度； 分别计算各候选属性子集的知识粒度与致灾条件属性集全集的知识粒度的差值； 选取知识粒度差值小于设定阈值的候选属性子集作为约简后的元件致灾条件属性集； 计算候选属性子集的知识粒度与致灾条件属性集全集的知识粒度的差值，包括： ； 其中，GPUC为属性集C的知识粒度；U为论域，|U|表示论域中的对象数；Xi为属性集C的第个知识；NC为由属性集C分类获得的知识数；为属性子集C1的知识粒度；为由属性子集C1分类获得的知识数；为属性子集C1的第j个知识；代表第个知识的对象数量；代表第j个知识的对象数量； 基于元件状态关联度构建推理网络关联矩阵，根据推理网络关联矩阵确定状态未确知元件损坏置信度，包括： 将计算得到的所述元件状态关联度作为元素，构建状态未确知元件与状态确知元件之间的关联矩阵； 按电气距离远近和元件类型异同，将所述关联矩阵分解为多个子关联矩阵； 基于分解得到的所述子关联矩阵，分别构建基于状态确知损坏元件路径和基于状态确知完好元件路径的Petri网络模型； 在所述Petri网络模型中进行置信度传播计算； 整合状态确知损坏元件路径和状态确知完好元件路径的推理结果，经归一化后得到所述状态未确知元件的损坏置信度。

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山东大学;中国电力科学研究院有限公司;华北电力大学(保定);国网江苏省电力有限公司电力科学研究院，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。