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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司超高压分公司申请的专利一种状态评估方法、系统、设备及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：CN120950947B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511477109.9，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种状态评估方法、系统、设备及介质是由宗万里;胡锦根;邹晖;焦晨骅;贾轩涛;孙林涛;张波;朱贵池;胡俊华;魏华兵;邢佳磊;程兴民;朱玉婷;叶可;张勇;王旋;卫林林;刘超;王亚鹏;沈正元;彭晨光设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种状态评估方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种状态评估方法、系统、设备及介质，属于机器学习领域，所述方法为：获取多模态的传感器数据进行预处理和融合，得到融合特征向量；基于样条增强多层感知网络、卷积神经网络和Transformer注意力机制构建的混合架构模型对融合特征向量进行检测，得到异常类型和置信度；当检测结果存在异常时，根据事件驱动机制生成异常事件；响应并从历史传感器数据中获取时序数据，根据物理信息神经网络模型进行仿真预测得到预测结果；将预测结果反馈至检测模型以对置信度进行更新，得到目标检测结果，结合预测结果得到状态评估结果，因此，通过实施本发明，能够提高状态评估准确性与可靠性。

本发明授权一种状态评估方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种状态评估方法，其特征在于，包括： 获取多模态的传感器数据，对各所述传感器数据进行预处理和融合，得到融合特征向量，所述传感器数据包括电气量、温度量、振动量、声学量和局部放电信号； 基于异常检测模型对所述融合特征向量进行检测，得到检测结果，其中，所述异常检测模型是基于样条增强多层感知网络、卷积神经网络和Transformer注意力机制构建的混合架构模型，所述检测结果包括异常类型和置信度； 当所述检测结果存在异常时，根据事件驱动机制生成异常事件； 响应于所述异常事件，从历史传感器数据中获取与所述异常类型和所述异常事件对应时间窗口的时序数据，根据物理信息神经网络模型对所述时序数据进行仿真预测，得到预测结果； 将所述预测结果反馈至所述异常检测模型，并根据所述预测结果对所述检测结果中的置信度进行更新，得到目标检测结果，并根据所述目标检测结果与所述预测结果，确定状态评估结果； 所述物理信息神经网络模型的损失函数根据物理信息损失项、边界和初始条件损失项，以及数据损失项确定，具体为： 根据所述预测结果与物理方程计算物理方程残差，并计算所述物理方程残差的均方误差，得到所述物理信息损失项； 根据所述预测结果与物理约束条件计算约束误差，并计算所述约束误差的均方误差，得到所述边界和初始条件损失项； 计算所述预测结果和所述传感器数据之间的均方误差，得到所述数据损失项； 基于梯度范数归一化算法动态确定损失权重参数，并根据所述损失权重参数对所述物理信息损失项、所述边界和初始条件损失项，以及所述数据损失项将进行加权求和，得到所述损失函数对应的损失值。

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