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龍圖騰網獲悉中國電力科學研究院有限公司;國家電網有限公司;國網上海市電力公司申請的專利一種基于人工免疫網絡的配電網接地故障辨識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：CN112748358B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：201911048564.1，技術領域涉及：G01R31/52；該發明授權一種基于人工免疫網絡的配電網接地故障辨識方法及系統是由宋曉輝;高菲;盛萬興;孟曉麗;劉雯靜;陳振寧;楊軍;李雅潔;張瑜;李建芳;趙珊珊設計研發完成，并于2019-10-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工免疫網絡的配電網接地故障辨識方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供的技術方案一種基于人工免疫網絡的配電網接地故障辨識方法，包括：獲取配電網接地數據；將配電網接地數據進行特征提取得到特征向量；基于預先構建的人工免疫網絡模型，將所述配電網接地數據的特征向量通過K鄰近算法識別所述配電網接地故障或擾動類型；所述配電網接地數據包括：故障前后的線路三相電流監測采樣值、故障前后的零序電壓采樣值。提高了準確率，且辨識的類型更全面，有效解決了接地故障發生時故障診斷精度不高的問題。

本發明授權一種基于人工免疫網絡的配電網接地故障辨識方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于人工免疫網絡的配電網接地故障辨識方法，其特征在于，包括： 獲取配電網接地數據； 將配電網接地數據進行特征提取得到特征向量； 基于預先構建的人工免疫網絡模型，將所述配電網接地數據的特征向量通過K鄰近算法識別所述配電網接地故障或擾動類型； 所述配電網接地數據包括：故障前后的線路三相電流監測采樣值、故障前后的零序電壓采樣值； 所述預先構建的人工免疫網絡模型，包括： 步驟2.1：將具有故障或擾動信息對應的配電網歷史接地數據分為樣本集與測試集； 步驟2.2：基于樣本集提取特征向量，將所述特征向量按故障或擾動類型構成不同的抗原集； 步驟2.3：分別對所述各抗原集進行訓練與學習，得到反應各抗原特征空間的特征向量，將所述特征向量設為記憶細胞； 步驟2.4：將所有記憶細胞集中為一個集合，作為人工免疫網絡模型； 步驟2.5：基于測試集對所述人工免疫網絡模型進行測試得到人工免疫網絡模型對測試集故障辨識正確率； 步驟2.6：若正確率小于判定閾值，則以測試集故障辨識正確率最大為目標使用粒子群算法優化人工免疫網絡訓練參數返回步驟2.2；若正確率大于等于判定閾值，則完成人工免疫網絡模型的構建； 故障類型包括：單相高阻接地故障、單相低阻接地故障、兩相短路接地故障、兩相相間故障、三相短路接地故障、大電機啟動、負載不對稱、不同期合閘； 所述對所述抗原集進行訓練與學習，得到抗原特征空間的記憶細胞，包括： 步驟3.1：隨機生成抗體，并計算同一類型的抗原和記憶細胞之間的親和性； 步驟3.2：輸入抗原集中的一個抗原，選擇克隆親和力最高的抗體，并進行克隆，生成克隆集，其中抗原為抗原集中的一個數據； 步驟3.3：所述克隆集的每個抗體通過親和力成熟產生突變集； 步驟3.4：確定所有抗原與突變集之間的親和力；重新選擇抗體具有最高親和力作為一組部分抗體；同時清除部分抗體中親和力小于自然死亡閾值的記憶抗體； 步驟3.5：計算清除后的部分抗體中每個抗體與其他抗體的親和力，清除抗體自身與部分抗體中其他所有抗體的親和力均高于抑制閾值的抗體后分別作為記憶細胞； 步驟3.6：選擇下一個抗原并返回步驟3.2持續到所有抗原都呈遞給網絡； 步驟3.7：計算每一個記憶細胞與其他記憶細胞的親和力，清除記憶細胞自身與其他所有記憶細胞的親和力均高于抑制閾值的記憶細胞，計算清除后的記憶細胞與抗原歐氏距離的平均值，得到平均親和力；若達到規定迭代次數或兩次迭代后平均親和力的差異低于規定的閾值sc，結束訓練過程，得到記憶細胞集，否則轉向步驟3.8； 步驟3.8：在網絡訓練中加入根據生成記憶細胞的適應性方差對其自身進行自適應調整； 步驟3.9：隨機產生dr個抗體并將其添加到抗體中； 步驟3.10：計算同一類型的抗原和記憶細胞之間的親和力，返回步驟3.2； 所述在網絡訓練中加入根據生成記憶細胞的適應性方差自動對其自身進行自適應調整，包括： 計算現存記憶細胞集方差； 通過所述記憶細胞集方差計算記憶細胞前后兩次迭代的差； 基于所述記憶細胞前后兩次迭代的差更新每個記憶細胞完成自適應調整。

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