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龙图腾网获悉中广核(吉林)新能源投资有限公司申请的专利一种基于图卷积网络的高压设备数字化管理与智能诊断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：CN121412839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511545719.8，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于图卷积网络的高压设备数字化管理与智能诊断系统是由冷晓辉;马志辉;张学健;孙国明设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图卷积网络的高压设备数字化管理与智能诊断系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图卷积网络的高压设备数字化管理与智能诊断系统，包括：数据采集模块，用于获取预处理多模态数据生成节点特征；图构建模块，用于生成邻接矩阵与图输入；图卷积处理模块，用于采用MixHop生成多阶特征；拓扑约束模块，用于施加同调约束生成拓扑特征；时间尺度建模模块，用于分窗口建模生成时间尺度特征；能量约束模块，用于引入功率流、局放和温升生成物理特征；对比学习与异构卷积模块，用于融合特征；分类与回归模块和运维指令生成模块，用于输出状态与指令。本发明提升了诊断准确性和运维可执行性。

本发明授权一种基于图卷积网络的高压设备数字化管理与智能诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积网络的高压设备数字化管理与智能诊断系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于采集并预处理多模态监测数据生成节点特征序列； 图构建模块，用于建立节点集合和边集合生成邻接矩阵并与节点特征序列组合为图输入数据，具体为： 将每台高压设备设定为节点，形成节点集合； 依据电气连接关系和地理相邻关系建立边集合，每条边对应一对存在连接关系或空间相邻关系的节点； 根据节点集合和边集合生成邻接矩阵，邻接矩阵中节点之间存在连接关系时对应位置取值为一，节点之间不存在连接关系时对应位置取值为零； 将节点特征序列整理为节点特征矩阵，节点特征矩阵中每一行对应一个节点的特征向量； 将邻接矩阵与节点特特征矩阵组合，形成图输入数据； 图卷积处理模块，用于在图输入数据上采用MixHop算法进行卷积生成多阶邻域特征集合； 拓扑约束模块，用于在多阶邻域特征集合上施加拓扑同调约束生成拓扑保持特征集合； 时间尺度建模模块，用于在拓扑保持特征集合上划分时间窗口建模卷积特征生成时间尺度特征集合； 能量约束模块，用于在时间尺度特征集合中计算功率流能量、局放能量密度和温升能量并加权调整生成物理一致性特征集合，具体为： 在时间尺度特征集合中按节点和时间窗口提取电流数据、电压数据、局部放电脉冲数据和温度数据，并完成时间对齐； 在每个时间窗口内将电流序列与电压序列按时间点逐一对应相乘，得到瞬时功率序列，并在时间窗口内对瞬时功率序列逐点累加，生成功率流能量特征序列； 在每个时间窗口内检测局部放电脉冲，计算单个脉冲的幅值与持续时间的乘积，得到单个脉冲能量，再将时间窗口内全部脉冲能量逐一累加，生成局放能量密度特征序列； 在每个时间窗口内以基线温度为参考，计算温度序列相对基线温度的差值曲线，并在时间窗口内对差值曲线逐点累加，生成温升能量特征序列； 对功率流能量特征序列、局放能量密度特征序列和温升能量特征序列分别进行归一化处理，并在节点与时间窗口维度上组合为能量约束矩阵，能量约束矩阵的行对应节点与时间窗口的组合，列依次对应三类能量特征； 将时间尺度特征集合堆叠为时间尺度特征矩阵，引入映射矩阵以对齐时间尺度特征矩阵与能量约束矩阵，在对齐过程中按照能量约束矩阵的数值对时间尺度特征矩阵进行加权调整； 将加权调整后的时间尺度特征矩阵按节点与时间窗口还原为物理一致性特征集合； 对比学习与异构卷积模块，用于在物理一致性特征集合上构建样本对并计算对比损失结合异构卷积生成融合特征向量； 分类与回归模块，用于将融合特征向量输入分类网络输出健康状态类别并输入回归网络输出异常评分和退化阶段指标； 运维指令生成模块，用于根据健康状态类别、异常评分和退化阶段指标生成检修优先级排序和运维决策指令并写入数字化管理系统。

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