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龙图腾网获悉国家能源集团山西电力有限公司;国能山西新能源产业投资开发有限公司;国电山西兴能有限公司;国电山西洁能有限公司;国电洁能金科(山西)有限公司申请的专利一种风电场架空线路的故障检测方法、装置以及存储介质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：CN119377820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411509335.6，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种风电场架空线路的故障检测方法、装置以及存储介质是由丁锋;陈昊;郑翔;李秉臻;张立强;郭惠民;李亚辉;储吉慧;邓晋文;赵德骏设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电场架空线路的故障检测方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风电场架空线路的故障检测方法、装置以及存储介质，涉及电力系统技术领域，其包括：S1、智能数据采集；S2、故障信号特征提取与压缩表示；S3、故障传播路径的仿真建模；S4、基于人工智能的故障模式识别；S5、故障定位的自适应算法；S6、故障电弧特征的实时检测；S7、构建时空动态故障预警模型；S8、构建多维度故障自愈控制策略；S9、基于知识图谱的故障原因分析。在故障发生的早期快速捕捉高频信号特征，并通过多维度的分析与控制策略，实现对故障的精确定位、预测和实时响应；同时，模糊逻辑与专家系统的结合使得系统在面对多种故障类型时能够动态调整策略，优化线路运行方式、调整负载分布，并启动备用电源。

本发明授权一种风电场架空线路的故障检测方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种风电场架空线路的故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、智能数据采集； 基于传感器对风电场架空线路进行数据的全方位监测和采集，并对采集到的数据进行多源数据的融合； S2、故障信号特征提取与压缩表示； 利用小波变换和傅里叶变换的信号处理技术，从多源数据中提取故障特征信号，对采集的时间序列数据进行多尺度分析，分离出不同频段上的特征，通过主成分分析（PCA）或稀疏编码的方法将高维特征压缩到低维空间，保留最重要的故障信息； 对采集的时间序列数据进行多尺度分析时，构建多尺度信号分解模型，通过结合时间序列信号的非线性特性和频谱信息，对故障信号进行深入分析与分解，所述多尺度信号分解模型包括信号分解公式、核函数、多尺度谱分解公式以及自适应尺度优化机制； S3、故障传播路径的仿真建模； 通过电磁场仿真技术构建风电场架空线路的故障传播模型，模拟故障信号在电力线路中的传播路径； 故障传播模型中引入线路参数、环境因素以及非线性损耗； 线路参数，考虑架空线路的分布参数，包括电阻、电感、电容和导纳在不同的频率下产生不同的响应； 环境因素，包括风速、温度、湿度对信号传播的动态影响； 非线性损耗，故障信号的幅度和频率特性受到线路电磁特性和环境条件的双重影响； 所述故障传播模型的方程如下所示： ； 其中， 是在位置和时间处的电压分布； 是传播速度，它是介质参数、电磁常数及环境因子共同作用的结果； 是引入的非线性损耗项，指线路在不同环境条件下对信号的衰减；函数表达了损耗与电压、电流以及环境参数，包括风速、温度的复杂关系； 通过求解故障传播模型的方程，模拟故障信号在架空线路中的动态传播过程，利用有限元分析（FEA）技术对方程进行离散化，得到离散点上的电压和电流分布，从而模拟故障信号在不同线路段的传播特性和速度； S4、基于人工智能的故障模式识别； 运用深度学习模型进行故障模式的自动识别，通过大规模训练数据集进行监督学习，自动识别常见故障类型，包括短路、断线、绝缘破损； S5、故障定位的自适应算法； 采用阻抗法结合粒子群优化算法（PSO）对故障点进行精确定位，通过阻抗法计算初步的故障位置，并利用PSO算法进行优化搜索，找到误差最小的故障点坐标； S6、故障电弧特征的实时检测； 在检测过程中，利用超高频（UHF）信号实时检测故障电弧的特征，并通过智能滤波器和信号增强算法，进一步提取和放大电弧信号的关键特征； S7、构建时空动态故障预警模型； 基于模式识别的结果，构建一个时空动态故障预警模型，采用地理信息系统（GIS）技术，将故障信息实时映射到风电场的物理地理位置上，通过时空数据建模分析，结合历史数据和当前实时监测数据，预测故障可能的发展趋势和影响范围； S8、构建多维度故障自愈控制策略； 在检测到故障并完成初步定位后，自动激活多维度故障自愈控制策略，包括切换线路运行方式、调整负载分布以及启动备用电源的操作，利用模糊逻辑控制和专家系统技术，在瞬间做出最优决策，以最小化故障对整个电网的影响； S9、基于知识图谱的故障原因分析； 通过建立风电场设备、线路、环境因素的数据节点之间的关系，利用图算法挖掘可能导致故障的根本原因，知识图谱帮助识别出隐藏在数据中的复杂因果关系，使得系统对故障做出更加精准的根因分析。

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