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龙图腾网获悉雷特尔电气有限公司申请的专利一种基于大数据分析的配电设备智能诊断方法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：CN121049621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511587851.5，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种基于大数据分析的配电设备智能诊断方法是由何小荣;鲁晓东;朱建丰设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据分析的配电设备智能诊断方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能诊断技术领域，具体涉及一种基于大数据分析的配电设备智能诊断方法，包括以下步骤：S1，获取配电设备的运行状态的监测信号并确定初始模态分量个数K；设定惩罚因子的搜索范围进行迭代取值，对于搜索范围内的每一个惩罚因子取值，采用初始模态分量个数K执行标准变分模态分解，计算各模态分量的峭度、包络谱熵以及相邻模态间的相关系数，构建一个由峭度与包络谱熵的比值除以相邻模态间相关系数确定的分解质量指标；基于分解质量指标确定最优惩罚因子。本发明能够抑制强噪声或工频分量的干扰，提升了对淹没在强背景中的早期微弱故障信息的剥离能力且提升了故障诊断的可靠性。

本发明授权一种基于大数据分析的配电设备智能诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据分析的配电设备智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取配电设备的运行状态的监测信号并确定初始模态分量个数K；设定惩罚因子的搜索范围进行迭代取值，对于搜索范围内的每一个惩罚因子取值，采用初始模态分量个数K执行标准变分模态分解，计算各模态分量的峭度、包络谱熵以及相邻模态间的相关系数，构建一个由峭度与包络谱熵的比值除以相邻模态间相关系数确定的分解质量指标，包括：设定惩罚因子的整数搜索范围为[500,4000]，迭代步长为50；对于每一个惩罚因子取值，使用初始模态分量个数K执行标准变分模态分解，得到K个模态分量；计算各模态分量的峭度和包络谱熵，以及相邻模态分量和间的皮尔逊相关系数；根据公式，计算当前惩罚因子值对应的分解质量指标；基于分解质量指标确定最优惩罚因子； S2，采用确定的初始模态分量个数K和最优惩罚因子执行改进的变分模态分解，在迭代更新拉格朗日乘子时，根据各模态分量中心频率在监测信号的功率谱中的能量占比，施加与能量占比成反比的权重因子，得到K个初始分解的模态分量； S3，根据最优惩罚因子的倒数确定融合阈值；对K个初始分解的模态分量，计算相邻模态分量间的频谱重叠度，当频谱重叠度大于融合阈值时，将相邻模态分量进行叠加融合，基于频谱重叠度与融合阈值，得到模态分量集合； S4，计算每个模态分量的分量质量指标并选出故障特征分量；提取故障特征分量的能量、样本熵和频谱峰值作为故障特征向量，输入至预先训练的诊断模型中，输出配电设备的故障诊断结果。

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