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龙图腾网恭喜广东卓维网络有限公司申请的专利电力设备损害的可视化预警分析方法、装置、设备和介质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：CN119379266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411932104.6，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权电力设备损害的可视化预警分析方法、装置、设备和介质是由刘军;吴立洪;范庆波;邱北波;万健辉设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力设备损害的可视化预警分析方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请涉及信息技术领域，提供一种电力设备损害的可视化预警分析方法、装置、设备和介质，包括：获取电力设备维修单数据，基于维修单数据得到关键词和语义信息；将所述关键词和语义信息进行归类，得到结构化的维修原因数据，并生成对应的标签；根据电力系统地区管理划分，将所述结构化的维修原因数据按时间和地点进行整合，得到时空维度维修数据集；获取与所述时空维度维修数据集对应时间段的气象数据，对所述气象数据进行处理，得到气象特征数据；获取所述损害预测模型的输出结果，判断各区域设备发生故障的概率并进行可视化显示，并生成预警信息。本申请能够实现维修数据的全面可视化分析和智能预警，降低设备二次故障发生的概率。

本发明授权电力设备损害的可视化预警分析方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种电力设备损害的可视化预警分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取电力设备维修单数据，对所述维修单数据中的文本内容进行处理，得到关键词和语义信息；构建维修原因分类体系，并基于所述维修原因分类体系对关键词和语义信息进行归类，得到结构化的维修原因数据，并生成对应的标签；根据电力系统地区管理划分，将所述结构化的维修原因数据按时间和地点进行整合，得到时空维度维修数据集；获取与所述时空维度维修数据集对应时间段的气象数据，对所述气象数据进行标准化处理，得到气象特征数据；将所述时空维度维修数据集与所述气象特征数据关联，构建特征向量；采用机器学习算法，基于构建的特征向量建立维修损害预测模型；基于所述维修损害预测模型进行故障概率预测，并输出预测结果；获取所述维修损害预测模型的输出结果，判断各区域设备发生故障的概率并进行可视化显示；根据预设的故障概率阈值，确定各个区域的预警级别，生成预警信息；所述构建维修原因分类体系，包括：采集电力系统内不同设备名称相关的历史运行状态数据，融合设备型号及电压等级数据信息后形成初始数据集；提取初始数据集中的每条数据的故障位置信息，结合预先建立的故障等级和故障诱因对应表，得到故障诱因信息对应的故障等级；获取巡检记录数据库中发生故障现象对应的设备名称运行状态数据及设备型号信息，若此设备名称存在多条数据记录，则将设备型号也做信息融合得到特定数据对象；遍历所述特定数据对象，基于每条对象中的故障等级进行频率分析并结合使用年限，确定频率最高且超过预设频率阈值的故障等级定义为目标故障；使用随机森林算法构建故障原因分析模型，采集历史数据库中该目标故障的相关数据，将所有采集的目标故障数据输入至故障原因分析模型，得到训练后的输出结果；构建基于支持向量机的分类器，当分类器存在至少两个不同的运行状态数据输出时，通过聚类算法判断各个运行状态数据所对应的目标故障数据分布，密度大的确定为运行状态与故障原因的关联表；分析特定时间点对应的特定设备名称的电压等级数据及其历史巡检记录，根据运行状态与故障原因的关联表，确定对应设备的预测故障原因，生成针对预测故障原因相关的处理措施。

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