国网黑龙江电科院等申请基于极寒环境工况的避雷器故障类型预测方法及系统专利，在极寒环境下提前预警故障风险

本文源自:金融界

金融界2025年6月28日消息，国家知识产权局信息显示，国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院、四川大学申请一项名为“一种基于极寒环境工况的避雷器故障类型预测方法及系统”的专利，公开号CN120217046A，申请日期为2025年03月。

专利摘要显示，本发明涉及电力系统监控与故障预测领域，尤其涉及一种基于极寒环境工况的避雷器故障类型预测方法及系统，本发明基于增强多模态数据，采用时空变分贝叶斯图神经网络联合自适应混沌预测方法，实现对避雷器未来关键指标的概率预测，并通过数字孪生平台实时仿真生成物理状态数据；经加权最小二乘法融合校正和模糊逻辑、动态贝叶斯网络构建的集成决策模型，系统输出故障模式分类及预警决策，实现了在极寒环境下提前预警故障风险、提高电力系统安全性的效果。