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龙图腾网恭喜国网江苏省电力有限公司信息通信分公司;国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司申请的专利一种电力物联智能终端的离线故障原因分类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：CN117349747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202311271792.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种电力物联智能终端的离线故障原因分类方法是由李世豪;缪巍巍;曾锃;夏元轶;杨君中;杨森;沈鹏;余益团;张瑞;张明轩;滕昌志;毕思博;张震设计研发完成，并于2023-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力物联智能终端的离线故障原因分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种电力物联智能终端的离线故障原因分类方法。所述方法包括：获取电力物联智能终端的历史时序数据；将所述历史时序数据输入故障原因分析模型得到故障原因概率集合，所述故障原因分析模型包括由门控循环单元GRU、深度神经网络DNN、以及注意力机制Attention结合的GRU‑DNN‑Attention模型；根据所述故障原因概率集合确定所述电力物联智能终端离线的故障原因。该方法能够通过GRU‑DNN‑Attention模型确定电力物联智能终端离线的故障原因概率集合，并根据故障原因概率集合确定电力物联智能终端离线的故障原因，提高了电力物联智能终端的运维效率。

本发明授权一种电力物联智能终端的离线故障原因分类方法在权利要求书中公布了：1.一种电力物联智能终端的离线故障原因分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取电力物联智能终端的历史时序数据；所述历史时序数据至少包括：网络延迟数据、环境温度、设备温度、CPU使用率以及内存使用率；将所述历史时序数据输入故障原因分析模型得到故障原因概率集合，所述故障原因分析模型包括由门控循环单元GRU、深度神经网络DNN、以及注意力机制Attention结合的GRU-DNN-Attention模型；根据所述故障原因概率集合确定所述电力物联智能终端离线的故障原因；所述故障原因分析模型还包括以下至少一种：决策树、随机森林、朴素贝叶斯、支撑向量机以及逻辑回归；GRU-DNN-Attention模型、决策树、随机森林以及朴素贝叶斯的权重确定方法包括： 其中，为GRU-DNN-Attention模型的权重，为GRU-DNN-Attention网络模型的最大权重，为随机森林的权重，为决策树的权重，为朴素贝叶斯方法的权重，为历史时序数据的数量，为随机森林的权重参数，为决策树的权重参数，为朴素贝叶斯的权重参数，为随机森林的最小权重，为决策树的最小权重，为朴素贝叶斯方法的最小权重，为随机森林的初始权重，为决策树的初始权重，为朴素贝叶斯的初始权重，为调节参数；当所述故障原因分析模型包括至少两种模型时，将所述历史时序数据输入故障原因分析模型得到故障原因概率集合，包括：将所述历史时序数据输入故障原因分析模型，得到不同故障原因分析模型输出的初始故障原因概率集合；根据不同故障原因分析模型对应的权重以及所述初始故障原因概率集合，确定最终的故障原因概率集合。

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