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龙图腾网恭喜国网山西省电力公司超高压变电分公司申请的专利一种基于智能学习的高压断路器状态监测预警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：CN118980925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-17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：202411473011.1，技术领域涉及：G01R31/327；该发明授权一种基于智能学习的高压断路器状态监测预警方法是由闫丽婷;王志平;贾若洁;刘旭飞;王宇;杜建忠;段星辉设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能学习的高压断路器状态监测预警方法在说明书摘要公布了：本发明属于高压断路器监测预警领域，涉及数据分析技术，用于解决现有技术无法从高压断路器的运行参数中分别筛选诊断参数与预警参数的问题，具体是一种基于智能学习的高压断路器状态监测预警方法，包括以下步骤：生成分析周期，获取高压断路器在分析周期内的所有历史故障数据，历史故障数据包括故障类型与故障参数组，故障参数组包括高压断路器在故障时的关合电流、合闸时间、分闸时间、额定电流以及额定电压，将故障参数组中的参数类型标记为显性参数或隐性参数；本发明根据相关值对显性参数进行标记，重点参数表示显性参数在故障状态下与正常运行状态下的数值存在较大差异，即通过重点参数监测可以进行高压断路器运行状态反馈与预警分析。

本发明授权一种基于智能学习的高压断路器状态监测预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能学习的高压断路器状态监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：对高压断路器的历史故障进行类型分析：生成分析周期，获取高压断路器在分析周期内的所有历史故障数据，历史故障数据包括故障类型与故障参数组，故障参数组包括高压断路器在故障时的关合电流、合闸时间、分闸时间、额定电流以及额定电压，将故障参数组中的参数类型标记为显性参数或隐性参数；步骤二：对高压断路器的故障类型进行参数相关性分析并将显性参数标记为故障类型的重点参数；步骤三：对高压断路器各个故障类型的重点参数进行数据清洗；步骤四：对高压断路器的故障特征进行分析：由所有故障类型的重点参数构成特征集合，将同一重点参数在特征集合内对应的元素数量与特征集合内所有元素总数量的比值标记为重点参数的特征系数，将重点参数的特征系数与预设的特征阈值进行比较：若特征系数小于特征阈值，则将对应的重点参数标记为诊断参数；若特征系数大于等于特征阈值，则将对应的重点参数标记为深度参数；步骤五：对深度参数进行范围分析并构建监测预警数据集，将监测预警数据集发送至数据库进行存储。

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