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龍圖騰網恭喜成都工百利自動化設備有限公司;國網四川省電力公司德陽供電公司;國網四川省電力公司廣元供電公司;國網四川雅安電力(集團)股份有限公司;國網四川省電力公司電力科學研究院申請的專利基于大數據的開關柜安全檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119322953B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411834729.9，技術領域涉及：G06F18/23213；該發明授權基于大數據的開關柜安全檢測方法是由鄧勇;王志川;楊坤;葉超;楊丹;王嘉易;鄧強強;袁鋒;李林;袁洪;張治;李建;曾生健;王鑫;胡亮亮;李賓;周曉波;杜劉森;曾清竹;唐可;黃華林設計研發完成，并于2024-12-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于大數據的開關柜安全檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于大數據的開關柜安全檢測方法，方法包括數據采集、數據預處理、數據重構、檢測數據聚類處理和開關柜安全檢測。本發明屬于開關柜檢測技術領域，具體是指基于大數據的開關柜安全檢測方法，本方案通過引入對比學習目標對開關柜安全檢測數據進行數據重構，有助于對開關柜的故障類型進行精確識別；通過三種約束提升開關柜安全檢測數據潛在空間的對齊性，進而提高開關柜安全檢測的準確性；通過引入多尺度密度和動態距離權重計算局部密度，并基于自適應動態閾值進行噪聲點剔除，并基于引力平衡狀態判定實現對開關柜安全檢測數據的處理，確保異常狀態和正常狀態能被準確分離，進而使得開關柜故障檢測和分類的效率高效。

本發明授權基于大數據的開關柜安全檢測方法在權利要求書中公布了：1.基于大數據的開關柜安全檢測方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：步驟S1：數據采集，采集歷史開關柜安全檢測數據和實時開關柜安全檢測數據；步驟S2：數據預處理；步驟S3：數據重構；步驟S4：檢測數據聚類處理；步驟S5：開關柜安全檢測，基于聚類結果實現開關柜安全檢測；在步驟S4中包括步驟S41：計算局部密度；引入多尺度權重計算每個樣本點的局部密度，表示為：；其中，是數據點局部密度；distmax是鄰域內點之間的最大距離；vardist是鄰域內點距離的方差；nb·是鄰域點數量；xn是開關柜安全檢測數據點；r1是鄰域半徑；mode·是眾數；davg是鄰域內點的平均距離；NNr·是鄰域半徑內的數據點集合；xm是鄰域數據點；在步驟S3中，所述數據重構具體包括以下步驟：步驟S31：數據重構；通過編碼器將原始開關柜安全檢測數據x映射到潛在表示z，計算潛在分布，表示為：；從潛在表示z重構原始數據，表示為：；在編碼階段引入對比學習目標，通過正負樣本對優化潛在空間的表示，對比學習目標損失函數表示為：；其中，是潛在分布的均值，由編碼器生成；是潛在分布的標準差；是從標準正態分布中采樣的隨機噪聲；是重構原始數據的條件概率分布；N·是多維高斯分布；I是單位矩陣；是解碼器映射函數參數；zi和zj是開關柜安全檢測數據正樣本對的潛在表示；zk是開關柜安全檢測數據負樣本的潛在表示；N是總樣本數；sim·是潛在空間中的相似度，是點積操作；τ是溫度系數；步驟S32：計算先驗約束的KL散度，表示為： ；對原始開關柜安全檢測數據進行K均值聚類，計算聚類約束的KL散度，表示： ；；構建全局分布對齊的KL散度，計算對比潛在分布與全局先驗分布的匹配程度，表示為： ；其中，是先驗約束的KL散度；是潛在變量的先驗分布；和是潛在分布第i個維度的均值和方差；d是潛在空間的維度；是聚類約束的KL散度；是數據點最終聚類標簽；和分別是聚類中心和聚類的分布范圍；是選擇使括號內取最大值的數據點的聚類標簽c；和分別是全局分布的標準差和均值；步驟S33：定義目標函數；目標函數表示為： ；其中，和是權重系數；是對潛在分布后數據的期望值；是重構原始數據的條件概率分布；步驟S34：使用梯度下降法更新編碼器參數、解碼器參數；預先設有目標閾值，當目標函數收斂或目標函數達到目標閾值時，將最終得到的潛在表示z作為重構開關柜安全檢測數據。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人成都工百利自動化設備有限公司;國網四川省電力公司德陽供電公司;國網四川省電力公司廣元供電公司;國網四川雅安電力(集團)股份有限公司;國網四川省電力公司電力科學研究院，其通訊地址為：610095 四川省成都市高新區天益街38號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。