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龍圖騰網獲悉國網浙江省電力有限公司杭州供電公司;國網浙江省電力有限公司信息通信分公司;國網浙江省電力有限公司經濟技術研究院;國網浙江省電力有限公司申請的專利一種基于深度學習的配電通信網故障定位方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120185705B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510638538.3，技術領域涉及：H04B10/077；該發明授權一種基于深度學習的配電通信網故障定位方法及系統是由錢錦;羅少杰;黃紅兵;楊鴻珍;張利軍;杜猛俊;范明霞;肖艷煒;范超;邱蘭馨;凌芝;孫劍;王劍;郝春昀;丁暉;周靖淞;由奇林;沈佳輝;張清波;張吉;趙涵昱;金正晗設計研發完成，并于2025-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的配電通信網故障定位方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的配電通信網故障定位方法及系統，其中方法包括對獲取到的光纖鏈路的時間序列數據進行擬合處理，得到實際功率衰減曲線，計算實際功率衰減曲線與理論功率衰減曲線的絕對差值以得到標準化差異數據；將標準化差異數據輸入非線性衰減模型中，得到非線性變化特征數據；將配電網拓撲特征數據和非線性變化特征數據輸入故障識別模型中，得到各光纖鏈路的故障概率值；將故障概率值與預設故障概率閾值進行比對得到潛在故障鏈路，對潛在故障鏈路進行特征提取和突變節點識別，得到衰減突變節點數據；對衰減突變節點數據進行處理，基于得到的應力值數據確定故障點數據。本發明的方法，實現了光纖網絡中損耗故障的快速定位。

本發明授權一種基于深度學習的配電通信網故障定位方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的配電通信網故障定位方法，其特征在于，包括： 獲取目標配電網中光纖鏈路的光功率數據，對所述光功率數據中相鄰采樣點的光功率差值進行計算，生成時間序列數據； 對所述時間序列數據進行擬合處理，得到實際功率衰減曲線，計算所述實際功率衰減曲線與理論功率衰減曲線的絕對差值以得到標準化差異數據； 將所述標準化差異數據輸入預構建的非線性衰減模型中，得到反映所述光纖鏈路中光信號功率衰減的非線性變化特征數據； 對所述目標配電網的物理拓撲結構進行特征提取，得到配電網拓撲特征數據，將所述配電網拓撲特征數據和所述非線性變化特征數據輸入預構建的故障識別模型中，得到各光纖鏈路的故障概率值； 將所述故障概率值與預設故障概率閾值進行比對以得到潛在故障鏈路，對所述潛在故障鏈路依次進行特征提取和突變節點識別，得到衰減突變節點數據； 根據應力反演方法對所述衰減突變節點數據進行處理，基于得到的應力值數據確定所述目標配電網中的故障點數據； 其中，所述根據應力反演方法對所述衰減突變節點數據進行處理，基于得到的應力值數據確定所述目標配電網中的故障點數據，包括： 根據獲取到的所述光纖鏈路的應力敏感參數、材料應力閾值和鏈路物理長度，構建應力衰減關系模型； 提取每一所述衰減突變節點數據對應的功率衰減量和所在鏈路的物理長度，將所述功率衰減量和所述物理長度輸入所述應力衰減關系模型中，得到應力值數據集； 將所述應力值數據集中的每一應力值數據分別與所述材料應力閾值進行比對，對比對結果進行篩選以得到高應力突變節點列表； 基于所述高應力突變節點列表確定所述目標配電網中的故障點數據，包括： 基于所述高應力突變節點列表中的每一節點及其相鄰節點構建候選故障點集合； 獲取所述候選故障點集合中每一節點的坐標數據，基于所述坐標數據計算每一高應力突變節點與其相鄰節點的故障點相對距離； 根據獲取到的每一高應力突變節點的應力值和故障點相對距離進行多條件篩選，根據多條件篩選的結果得到所述故障點數據。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網浙江省電力有限公司杭州供電公司;國網浙江省電力有限公司信息通信分公司;國網浙江省電力有限公司經濟技術研究院;國網浙江省電力有限公司，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市上城區解放東路59號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。