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龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司诸暨市供电公司;国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司;国网浙江省电力有限公司;诸暨市东白电力安装工程有限公司申请的专利一种基于人工智能的电力系统智能监测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：CN118899962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411398470.8，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种基于人工智能的电力系统智能监测方法及系统是由周华;潘杰;胡良;陈曦璟;詹奇;郦铁锋;陈小平;赵春林;李钟煦;赵天剑设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的电力系统智能监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统监测技术领域，具体公开了一种基于人工智能的电力系统智能监测方法及系统，包括以下步骤：步骤S1：获取电力设备的历史数据，根据历史数据获得标准使用周期，并建立标准负荷曲线和标准温度曲线；步骤S2：建立电力设备的温度曲线，并选取监测点；若存在两个电力设备的温度曲线满足一定条件，则属于类环境设备；建立负荷曲线，并获取攀升区间，计算负荷因子；步骤S3：建立电力设备的负荷曲线，并选取监测点；若存在两个电力设备的负荷曲线满足一定条件，则属于类负荷设备；建立类负荷设备的温度曲线，并获取极温点，计算环境因子；步骤S4：根据负荷因子和环境因子，计算当前电力设备的预测使用周期。

本发明授权一种基于人工智能的电力系统智能监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的电力系统智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取电力设备的历史数据，所述历史数据包括电力设备的使用周期，以及使用周期内的负荷时间序列数据和温度时间序列数据；根据所述历史数据获得标准使用周期T0，并建立标准负荷曲线和标准温度曲线；步骤S2：建立电力设备的温度曲线，根据所述温度曲线判断电力设备是否为类环境设备；获取所述类环境设备的负荷曲线上的攀升区间，所述攀升区间为两时间戳之间的斜率均值超过预设斜率阈值的区间；根据所述标准负荷曲线和负荷曲线上的攀升区间得到负荷因子Kf；步骤S3：建立电力设备的负荷曲线，根据所述负荷曲线判断电力设备是否为类负荷设备；获取类负荷设备的温度曲线上的极温点，所述极温点为时间戳对应的温度不属于预设温度范围阈值[Tem1，Tem2]的点；根据所述标准温度曲线和温度曲线上的极温点得到环境因子Kh；步骤S4：实时获取当前电力设备的投入周期，所述投入周期为投入使用时刻至当前时刻之间的时间段；并获取所述当前电力设备在投入周期内的当前负荷曲线和当前温度曲线；根据所述负荷因子和环境因子，获得当前电力设备的预测使用周期Ty；建立电力设备的温度曲线，并在温度曲线上等间隔选取m个监测点；若存在两个温度曲线相符，则记两个温度曲线对应的电力设备类环境；选取任意两个温度曲线均类环境的若干电力设备，记为类环境设备；在步骤S2中，所述负荷因子Kf的获得过程包括： 其中N0为标准负荷曲线上攀升区间的个数，k0x为标准负荷曲线上第x个攀升区间的斜率均值，kix为第i个负荷曲线上第x个攀升区间的斜率均值，Ti为第i个类环境设备的使用周期，Ni为第i个负荷曲线上攀升区间的个数，μ为预设的第一修正系数；建立电力设备的负荷曲线，并在负荷曲线上等间隔选取m个监测点；若存在两个负荷曲线相符，则记两个负荷曲线对应的电力设备类负荷；选取任意两个负荷曲线均类负荷的若干电力设备，记为类负荷设备；在步骤S3中，所述环境因子Kh的获得过程包括： 其中num为类负荷设备的总数，Te为第e个类负荷设备的使用周期，Me为第e个温度曲线上极温点的个数，M0为标准温度曲线上极温点的个数，temeq为第e个温度曲线上第q个极温点对应的温度，tem0q为标准温度曲线上第q个极温点对应的温度，λ为预设的第二修正系数；在步骤S4中，所述预测使用周期Ty的获得过程包括： 其中M′为当前温度曲线上极温点的总数，tem′q为当前温度曲线上第q个极温点对应的温度，N′为当前负荷曲线上攀升区间的总数，k′x为当前负荷曲线上第x个攀升区间的斜率均值。

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国网浙江省电力有限公司诸暨市供电公司;国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司;国网浙江省电力有限公司;诸暨市东白电力安装工程有限公司，其通讯地址为：311800 浙江省绍兴市诸暨市暨阳街道浣纱北路1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”。