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龙图腾网获悉东北电力大学申请的专利基于多元信息融合的直流配电网故障定位方法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：CN116184115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202310093928.8，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权基于多元信息融合的直流配电网故障定位方法是由王鹤;张泽坤;于华楠;李石强;边竞;韦搏;李航宇;仇华华;李国庆;王振浩设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多元信息融合的直流配电网故障定位方法在说明书摘要公布了：一种基于多元信息融合的直流配电网故障定位方法，属于电力直流配电网技术领域。本发明的目的是对故障电流稀疏特性以及故障概率进行归一化处理得到故障度，最后利用改进的DS证据理论融合算法将这两个故障度进行融合得到更精确故障定位结果的基于多元信息融合的直流配电网故障定位方法。首先采用压缩感知算法对故障暂态电气量数据进行重构得到故障高频电流的稀疏特征，通过归一化处理得到各元件故障度，其次是继电保护装置对故障元件产生保护动作信息，在保护动作信息下建立贝叶斯网络得到故障元件的故障概率。同时对故障电流稀疏特性以及故障概率进行归一化处理得到故障度，最后利用改进的DS证据理论融合算法将这两个故障度进行融合得到更精确故障定位结果，仿真表明，该融合方法可以提高故障定位的准确性。

本发明授权基于多元信息融合的直流配电网故障定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多元信息融合的直流配电网故障定位方法，其特征在于：其步骤是： S1、压缩感知的电气量处理 节点高频阻抗矩阵可以根据节点高频导纳矩阵求逆得到： （9） 式中：为直流配电网节点个数； 根据节点阻抗矩阵得到的节点电压方程为： （10） 式中：为节点高频电压列向量；为节点高频电流列向量； 对测点的数量和位置进行合理配置，该测点数量如下： （11） 式中：为测点数量；为待重构信号稀疏度；为待重构信号的长度； 最后采用OMP算法重构高频节点电流，实现的流程步骤为： （1）首先根据直流配电网节点处发生故障形成的高频信息，收集R个测量节点处的高频导纳矩阵，然后进行求逆运算，得到感知矩阵； （2）读取故障前后各2ms的测点电压数据，提取其高频电压分量，计算一个连续窗长的观测信号； （3）将所得到的感知矩阵与观测信号作为参数送入到OMP重构算法中进行计算，得到各节点高频电流幅值构成的稀疏向量； （4）根据迭代次数来进行判断直到算法结束，输出故障电流稀疏特性； S2、基于多源信息融合的直流配电网故障定位方法 S2.1多数据源信息融合技术 假设是针对特定事件的所有结果集合的穷举，并且每个事件之间为互斥关系，即可以表示为：其中集合中有个假设事件，并且每个子集包含种事件，存在从到[0,1]上的映射关系：→[0,1]且满足 ，则称为的基本概率分配函数；其中存在时候称为焦元； 在同一识别框架下存在个证据，每个证据之间相互独立，基本概率分配函数为,满足： 12 式中，为冲突因子； 时组合成立，时冲突性太高，否则不能使用组合规则； S2.2基于多传感器数据融合算法的故障定位 通过归一化处理得到各个疑似故障的元件的电流幅值故障度，归一化公式如下： 13 中：为各个故障元件的电流特性，，表示基于电气量数据故障定位结果的可信度； 各个故障元件的概率值通过归一化处理得到各个疑似故障的元件的开关量故障度，归一化公式如下： 14 式中：为各个故障元件的概率值，，表示基于开关量故障定位结果的可信度； 在信息融合过程中，将所得到的电气量故障度和开关量故障度作为两个证据，利用DS证据理论进行融合，同时每个元件都是一个独立的识别框架，并且该框架内包括三种不同的状态，{故障，正常，不确定}，假设为基本概率分配函数，对于电气量与开关量这两个独立的证据体；采用式（12）对电气量与开关量融合； 对元件的融合结果进行决策，根据所得融合结果，，通过式（15）进行决策： 15 其中和为门限值； 当对融合的元件状态进行决策时，如果元件状态满足上述式子时则判定该元件是故障元件；其融合的流程如下所示： 解决如何将冲突重新分配和管理的问题，如下所示： 16 其中，表示识别框架含元素总和，表示识别框架所有元素集合，当为单子集时满足运算规则，当为不确定子集时，其基本概率为0； 通过Bayes估计方法在识别框架以及证据体下，采用加权方法，首先对冲突证据进行预处理，然后再用证据组合规则融合证据： 17 其中：、、属于识别框架的子集； 采用加权法得到新的证据体后，采用二次融合方法： 18 式中，表示在Bayes估计方法下所生成的证据；表示在加权方法下生成的证据。

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