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龙图腾网恭喜陕西可维卓立科技有限公司申请的专利基于隐式共因故障模型的自动转换分析方法及系统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：CN119622529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510170295.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于隐式共因故障模型的自动转换分析方法及系统是由孙振翔;马军领;程浩设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于隐式共因故障模型的自动转换分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于隐式共因故障模型的自动转换分析方法及系统，涉及电力系统故障分析技术领域，包括：获取并标记电力设备，形成若干设备集，并设置监测周期进行运行监测，数据存入运行记录库；提取设备特征数据，根据设备类别计算设备间相关性指数，采用不同策略计算同类别和不同类别设备的相关度；利用隐式共因故障模型，计算各异常原因下基准设备与其他设备同时异常的概率，包括独立失效概率、共因失效概率及综合概率；根据综合概率与预设阈值的比较，对超过阈值的设备调整监测周期，并依据异常原因，对相关联的所有设备也进行监测周期调整，以实现电力系统的有效监测和故障预防。

本发明授权基于隐式共因故障模型的自动转换分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于隐式共因故障模型的自动转换分析方法，其特征在于：包括如下步骤：获取电力系统中的电力设备，并进行标记组合，得到若干个电力设备集；设置监测周期，对电力设备进行运行监测；将电力设备的运行监测数据存储在电力系统的运行记录库；提取各类电力设备的特征数据；基于电力设备的类别计算两个电力设备之间的相关性指数；对于相同电力设备集中的电力设备，执行同类别相关度计算策略；对于不同电力设备集中的电力设备，执行非同类别相关度计算策略；所述同类别相关度计算策略为：分别获取相同数量的运行状态正常的历史记录数据，并筛选出对应特征数据的运行记录数据，分别记为：{X1,X2,...,Xn}和{Y1,Y2,...,Yn}，其中，n表示筛选出的运行记录数据总数；计算每组运行记录数据的均值和基于两组运行记录数据的离差乘积之和和标准差，计算两个电力设备在对应特征数据之间的相关性指数Ci，表达式为：将关联特征集中的各类特征数据依次进行相关性指数的计算，得到每类特征数据的相关性指数Cij；将所有特征数据的相关性指数Cij结合，得到对应两个电力设备的相关性指数ZCi，表达式为：其中，m表示关联特征集中特征数据的总数，αj表示每个特征数据的权重比例系数；所述非同类别相关度计算策略为：对于两个关联特征集{a1,a2,...}和{b1,b2,...}，筛选出两个关联特征集中的同类特征数据{a1,a2,...,am1}和{b1,b2,...,bm1}，其中，m1表示两个关联特征集中的同类特征数据个数；按照同类别相关度计算策略计算对应特征数据之间的相关性指数，并将同类特征数据之间的相关性指数结合，得到第一相关性指数FCi；将两个关联特征集中剩下的特征数据{am1+1,am1+2,...,ama}与{bm1+1,bm1+2,...,bmb}中的每个特征数据进行组合，共得到ma-m1*mb-m1个特征数据组，其中，ma和mb分别表示两个关联特征集中的特征数据个数；获取每个特征数据组的运行记录数据{U1,U2,...,Un}和{V1,V2,...,Vn}，并将两组运行记录数据中同位置处的数据记为一个数据对；将获取的每组运行记录数据按照数值从小到大的顺序排列，并记录排序后的秩；按照每个运行记录数据的实际位置进行秩的赋值；计算两组运行记录数据中每个数据对的秩差di，基于秩差计算两个特征数据之间的相关性指数Ci，表达式为：按照相同的方法计算其余各特征数据组中两个特征数据之间的相关性指数，进行均值运算后得到第二相关性指数SCi；将第一相关性指数FCi与第二相关性指数SCi结合，得到对应两个电力设备的相关性指数ZCi，表达式为：选取基准电力设备和次级电力设备，分别计算基准电力设备和次级电力设备在设定的基准时间内独立失效的概率；并计算基准电力设备和次级电力设备的共因失效概率和在每个异常原因影响下同时出现异常的概率；结合后得到基准电力设备与其他所有电力设备在每个异常原因影响下同时出现异常的总概率；计算每个异常原因影响下两个电力设备同时出现异常的综合概率；基于预设的综合概率阈值，对综合概率超过阈值的电力设备进行监测周期调整；基于电力设备出现异常的原因，对与该电力设备在对应异常原因下相关的所有电力设备的监测周期进行调整。

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