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发明专利
已授权
一种基于图神经网络的电力物联网设备异常检测方法
📄 申请号:CN202210057230.6
📄 发布日:2026/08/11
著录项目信息
申请日
2022-01-19
公开号
CN114077811B
公开日
2022-04-12
申请人
江西维臻科技有限公司
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06F30_27
IPC 分类号
G06F30_27
,
G06F17_13
,
G06F17_16
,
G06K9_62
,
G06N3_04
,
G06N3_08
,
技术画像
所属领域
其他分类
其他
应用场景
电力设备运维, 智能电网, 工业物联网, 故障诊断, 设备状态监测
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摘要
本申请涉及一种基于图神经网络的电力物联网设备异常检测方法,它包括如下步骤:S1:利用数据采集工具,收集不同电力物联网设备的流量数据、业务数据;S2:对收集的数据进行Koopman分析;S3:构建电力物联网的图结构;S4:以图模型为输入,构建图神经网络模型,利用图卷积与图注意力网络对节点特征状态更新;S5:使用K‑Means聚类对某一时刻的节点进行异常检测。本发明通过引入Koopman分析,捕获电力物联网数据的非线性动力学特征;引入图卷积神经网络,提取电力物联网的空间特征,融合设备节点自身属性以及电力物联网拓扑结构中邻域设备节点的信息实现对电力物联网的异常检测,有效提高检测的准确率和稳定性。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
一种接触网隔离开关故障诊断装置
当前第 / 件
一种基于人工智能的电力设备异常检测方法和系统
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委托待转让
📌 交易状态:
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未申报
资金托管
权属尽调
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