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龙图腾网获悉国网安徽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基于时序建模与知识增强推理的电网设备故障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：CN121579935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610106762.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于时序建模与知识增强推理的电网设备故障诊断方法是由唐越;陈付雷;刘金朋;杨帆;高象;罗沙;李建青;付安媛;方登洲;方天睿;施晓敏;赵迎迎;沈思;李荣;夏雅利;陆欣欣;张俊炜;彭锦淳;丁俊哲;张驰;袁银艺设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序建模与知识增强推理的电网设备故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于时序建模与知识增强推理的电网设备故障诊断方法，包括：提取设备多源数据的多模态特征，并融合获得融合特征向量；基于融合特征向量，结合设备静态结构化参数，联合建模获得状态演化编码向量；基于融合特征向量与状态演化编码向量，采用知识增强的多路径推理，获得各推理路径的故障置信度；对各故障置信度进行可解释性融合与自适应优化，获得最优故障诊断策略。本发明通过融合多模态特征，结构化与时序联合建模，实现对运行状态演化全过程的精准刻画；采用知识增强多路径推理，实现数据驱动与专家经验知识有效整合，并进行可解释性融合与自适应优化，极大提升故障诊断的准确性与可靠性。

本发明授权基于时序建模与知识增强推理的电网设备故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于时序建模与知识增强推理的电网设备故障诊断方法，其特征在于，包括： 提取设备多源监测数据的多模态特征，并融合获得融合特征向量； 基于设备静态结构化参数，采用梯度提升决策树模型，获得短期故障风险评分；结合所述融合特征向量的多模态特征时间序列，对设备运行状态的非线性时序动态演化进行联合建模；采用长短期记忆网络对设备运行状态的动态演化过程进行建模，获得每个时间步的隐藏状态序列；基于所述隐藏状态序列，提取表征设备运行状态动态特征的关键指标；所述关键指标包括演化趋势斜率、突变点及波动强度；归一化处理所述短期故障风险评分、所述演化趋势斜率及所述波动强度；将归一化处理的结果与所述突变点的曲率响应强度进行融合拼接，生成状态演化编码向量； 基于所述融合特征向量与所述状态演化编码向量，采用知识增强的多路径推理，获得各推理路径的故障置信度；所述多路径推理的体系包括：图神经网络增强推理路径、模糊逻辑规则推理路径、动态贝叶斯网络推理路径以及匹配历史案例库推理路径； 对各所述故障置信度进行可解释性融合与自适应优化，获得最优故障诊断策略。

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安徽省电力有限公司经济技术研究院;华北电力大学，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市蜀山区金寨路73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”。

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