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龍圖騰網(wǎng)獲悉國(guó)網(wǎng)甘肅省電力公司慶陽(yáng)供電公司申請(qǐng)的專利基于多源信息的配電網(wǎng)系統(tǒng)故障監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120405328B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510920294.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01R31/08；該發(fā)明授權(quán)基于多源信息的配電網(wǎng)系統(tǒng)故障監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)是由舒朝江;李寧;景明玉;段明;李釗;郭振華;趙宏偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-04向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于多源信息的配電網(wǎng)系統(tǒng)故障監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于多源信息的配電網(wǎng)系統(tǒng)故障監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，通過(guò)獲取配電網(wǎng)系統(tǒng)的多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集合，對(duì)多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取處理，得到運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)序變化特征和環(huán)境影響數(shù)據(jù)的空間關(guān)聯(lián)特征；調(diào)用預(yù)構(gòu)建的故障檢測(cè)模型對(duì)時(shí)序變化特征和空間關(guān)聯(lián)特征進(jìn)行協(xié)同故障分析，生成配電網(wǎng)系統(tǒng)的故障檢測(cè)結(jié)果；根據(jù)故障檢測(cè)結(jié)果確定配電網(wǎng)系統(tǒng)中存在的故障類型及故障在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的位置特征；基于故障類型及位置特征生成包含故障定位坐標(biāo)的故障預(yù)警指令。本發(fā)明有效提升了配電網(wǎng)系統(tǒng)故障監(jiān)測(cè)的整體實(shí)用性和可靠性。

本發(fā)明授權(quán)基于多源信息的配電網(wǎng)系統(tǒng)故障監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于多源信息的配電網(wǎng)系統(tǒng)故障監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取配電網(wǎng)系統(tǒng)的多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集合，所述多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集合包含來(lái)自不同監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境影響數(shù)據(jù)； 對(duì)所述多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集合進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取處理，得到所述運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)序變化特征和所述環(huán)境影響數(shù)據(jù)的空間關(guān)聯(lián)特征； 調(diào)用故障檢測(cè)模型的特征協(xié)同編碼單元，通過(guò)所述特征協(xié)同編碼單元中的時(shí)序動(dòng)態(tài)增強(qiáng)子單元對(duì)所述時(shí)序變化特征執(zhí)行時(shí)間維度的趨勢(shì)強(qiáng)化處理，并通過(guò)所述特征協(xié)同編碼單元中的空間結(jié)構(gòu)增強(qiáng)子單元對(duì)所述空間關(guān)聯(lián)特征執(zhí)行空間維度的關(guān)系強(qiáng)化處理； 對(duì)經(jīng)強(qiáng)化處理的時(shí)序變化特征和空間關(guān)聯(lián)特征執(zhí)行跨維度關(guān)聯(lián)編碼處理，建立時(shí)間-空間映射關(guān)系，生成協(xié)同特征矩陣； 將所述協(xié)同特征矩陣輸入所述故障檢測(cè)模型的層級(jí)特征解析網(wǎng)絡(luò)，依次通過(guò)多個(gè)特征解析層對(duì)輸入的特征矩陣執(zhí)行不同抽象程度的特征提取處理，第一層特征解析層提取基礎(chǔ)故障特征，中間層特征解析層提取組合故障特征，最后一層特征解析層提取高級(jí)故障特征； 在層級(jí)特征解析網(wǎng)絡(luò)的各層之間執(zhí)行特征貢獻(xiàn)度動(dòng)態(tài)分配操作，根據(jù)當(dāng)前層提取特征與歷史故障特征的匹配程度，調(diào)整各層特征在最終決策中的權(quán)重占比，匹配程度越高，權(quán)重占比越大； 將所述層級(jí)特征解析網(wǎng)絡(luò)輸出的高級(jí)故障特征輸入所述故障檢測(cè)模型的故障類型判斷層，通過(guò)多分類器組合策略對(duì)高級(jí)故障特征執(zhí)行故障類型識(shí)別，生成包含各類故障概率的故障類型隸屬度向量； 根據(jù)所述故障類型隸屬度向量確定隸屬度值最高的故障類型作為主要故障類型，并提取該主要故障類型對(duì)應(yīng)的特征貢獻(xiàn)度分布信息，將所述主要故障類型和特征貢獻(xiàn)度分布信息組合成所述配電網(wǎng)系統(tǒng)的故障檢測(cè)結(jié)果； 根據(jù)所述故障檢測(cè)結(jié)果確定所述配電網(wǎng)系統(tǒng)中存在的故障類型及故障在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的位置特征； 基于所述故障類型及所述位置特征生成包含故障定位坐標(biāo)的故障預(yù)警指令。

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