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龙图腾网获悉国网陕西省电力有限公司经济技术研究院;华北电力大学申请的专利一种变压器不停电作业风险识别与安全决策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：CN121352522B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511912888.0，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种变压器不停电作业风险识别与安全决策方法是由王晟杰;刘雪凡;刘金朋;苏燎;种阳;何晓博;任欣;彭锦淳;唐字珏;张凯航设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变压器不停电作业风险识别与安全决策方法在说明书摘要公布了：本发明涉及风险预警技术领域，具体涉及一种变压器不停电作业风险识别与安全决策方法，包括以下步骤：S1，采集电场强度与人员位置、姿态数据，融合处理后输出实时状态信息；S2，结合有限元建模与实时数据构建三维模型，识别并评估作业风险；S3，基于三维栅格规划作业路径，利用DQN补偿偏移并引入触觉反馈；S4，构建CNN‑LSTM识别模型，融合概率评分与物理评分判定风险等级；S5，融合风险与路径信息，通过熵权法与MILP优化任务与资源调度方案。本发明，实现了基于电场感知与风险驱动的智能路径规划与作业调度优化，提升了变压器不停电作业的安全性与智能化水平。

本发明授权一种变压器不停电作业风险识别与安全决策方法在权利要求书中公布了：1.一种变压器不停电作业风险识别与安全决策方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，在变压器带电部位布设电场传感器获取电场强度，并通过可穿戴设备实时采集作业人员的位置与姿态数据，通过卡尔曼滤波与加权平均法对电场强度、作业人员的位置与姿态数据进行融合，实时输出实时电场强度与人员状态数据； S2，结合有限元建模与实时电场强度构建三维模型，并识别风险因子计算综合风险评估值，基于加权最小化法动态优化各风险因子的权重，具体包括： S21，通过有限元仿真与实时电场强度构建变压器外部电场的三维模型，输出变压器外部电场的电场强度； S22，基于三维模型输出的电场强度，结合作业人员的实时位置与姿态数据，识别风险因子，包括电场暴露风险、作业人员姿态与暴露风险以及工具操作风险； S23，对识别的风险因子进行加权整合，获得综合风险评估值； S24，采用加权最小化法动态优化风险因子权重，以最小化每个风险因子的预测值与实际观测值之间的差距； S3，基于作业空间的三维栅格模型，综合考虑电场强度、安全距离、路径平滑度与作业时间，规划最优作业路径，并通过深度Q网络对人员偏移与电场突变进行微动作补偿与局部路径重规划，同时引入自适应权重机制与触觉振动映射反馈通道，具体包括： S31，构建作业空间三维栅格模型，结合电场强度、安全距离、路径平滑度及作业时间，并引入A启发式项，规划初始最优路径； S32，将人员状态编码为状态向量，并输入深度Q网络输出最优微动作，通过奖励函数引导模型抑制高风险行为实现偏差校正； S33，在电场突变或横向路径偏差超限时，以当前位置为中心执行局部路径重规划，并动态调整电场强度、安全距离与作业时间的权重，实现环境变化下的路径修复与安全作业保障，具体包括： S331，在实际作业过程中，当电场突变或人员操作引起的横向路径偏差超过设定阈值时，触发局部路径重规划机制，表示为： 或； 其中，为采样间隔，为横向路径偏差，为预设的阈值； S332，在触发局部路径重规划机制时，以当前人员位置为中心，划定半径的邻域，仅在邻域内更新单段路径代价函数和启发函数，并将更新后的局部路径与全局路径拼接，实现增量修复； S333，引入自适应权重调整机制，通过滑窗均值计算电场强度、安全距离、作业时间的相对变化程度，调整对应的AHP初始权重，动态生成自适应权重； S334，采用触觉振动映射作为人机交互方式传达给作业人员； S34，根据横向路径偏差执行不同级别的响应策略，当时，保持方向，当时，执行微动作补偿，当或电场突变时触发局部重规划，在新路径中继续引导深度Q网络执行动态补偿； S4，采集多源数据并进行指数滑动平均去噪、归一化与图像标准化，构建CNN-LSTM混合模型进行风险等级识别，并融合CNN-LSTM混合模型输出的概率评分与物理量先验评分，经滞回与驻留判定确定风险等级，并映射为差异化处置措施，具体包括： S41，采集多源数据，包括电场强度、作业人员的位置与姿态数据、工具接近或触碰概率、安全距离、速度、角速度以及电场二维图像或伪彩，对采集的多源数据进行预处理，包括去噪、时变导数、图像标准化以及归一化，并将预处理后的多源数据整合成多维度特征向量； S42，利用CNN通过两层卷积和池化提取电场二维图像或伪彩的图像空间特征，并展开为空间特征向量，将空间特征向量与多维度特征向量组合后输入LSTM模型，提取风险随时间变化的时序特征； S43，将LSTM模型输出的时序特征输入至全连接分类器，输出5维logits表示属于各风险等级的原始评分，并通过Softmax转换为概率分布，引入温度系数进行归一化处理，获得归一化后的概率分布； S44，根据归一化后的概率分布计算期望等级，通过融合物理先验评分，生成连续风险评估值，并通过EMA平滑处理，生成最终融合评分； ； ； 其中，为外部电场强度、作业风险概率和姿态指标的融合权重，为外部电场强度归一，为姿态归一，为工具接近触碰概率； S45，根据最终融合评分，采用滞回区间控制和驻留窗口判断机制，划分风险等级，包括、、、以及； S46，根据划分的风险等级，生成分级处置策略，表示为： ； 其中，为分级到动作的映射； S5，结合风险识别结果，与路径指标构建的可行方案集，通过熵权法与灰色关联度计算多指标排序，构建混合整数规划模型完成任务、人员与工具的调度优化，具体包括： S51，针对不停电作业的各候选路径方案，进行安全性硬约束检验，包括校验电场强度不超过12Vm、安全距离不低于1.8m以及作业时间不超5分钟，若路径中所有作业段均满足安全性硬约束检验，则标记为可行方案，形成可行方案集； S52，对筛选后的可行方案集，构建由效益型指标与成本型指标组成的多指标评价矩阵，对效益型指标与成本型指标进行归一化处理，通过熵权法计算各指标权重，并基于TOPSIS计算贴近度，同时引入灰色关联度，最终按线性融合的方式得出每个候选方案的综合评分排序； S53，构建混合整数线性规划MILP形式的多任务调度模型，联合考虑任务选择、人员分配、工具分配与任务时间的约束条件，所述多任务调度模型以最小化综合代价为目标函数； S54，在电场突变或风险等级时，在滚动窗口内重排任务路径，引入稳定性约束，约束重排后任务路径与当前分配方案的偏移量，并对已开始任务设置变量锁定； S55，以多任务调度模型的预测结果与实际作业表现的偏差最小为目标，通过凸优化算法求解最优参数； S56，针对前后任务之间的作业连续性要求，在多任务调度模型中引入任务切换成本的线性近似表达式，通过构造段线性逼近函数，将任务间人员或工具的切换代价与任务序关系绑定，以线性约束形式近似处理切换损耗。

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