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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种基于Bagging-异质k近邻提升学习的电缆故障分类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：CN115169424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202110288608.9，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种基于Bagging-异质k近邻提升学习的电缆故障分类方法是由夏向阳;张育粱;刘雄设计研发完成，并于2021-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Bagging-异质k近邻提升学习的电缆故障分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于异质提升学习的交叉互联电缆故障分类方法。首先，通过PSCADEMTDC模拟接头故障、交叉互联箱故障、接地系统异常等各类故障得到主芯及护层电流、电压、接地电阻值等相关电气参数，并通过参数归一化，构建电气参数特征矩阵。然后基于k近邻算法采用不同k值及不同距离度量作为个体学习器并构建高差子学习器，通过引入Bagging算法提高异质学习器的整体学习效率，可以实现针对不同类型、不同区域交叉互联输电电缆故障的区分。该方法相对于传统SVM、k‑近邻及逻辑回归等分类方法，降低了多分类误差率及空间复杂度并提高了模型泛化能力，具有较大的工程运用潜力。

本发明授权一种基于Bagging-异质k近邻提升学习的电缆故障分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Bagging-异质k近邻提升学习的交叉互联电缆故障分类方法，其特征在于通过检测110kV交叉互联线路或其他等级高压电缆输电线路的主芯首末端电压、电流及交叉互联段护层电压、电流值和各段接地电阻值，即可判断电缆运行状况； 通过构建初始参数矩阵D，此时将相应输电线路的额定电压、额定电流等作为基准值，将其归一化处理，得到D*,再构建特征参数矩阵X： 式中为首末端主芯电压、电流的标幺值，为交叉互联部分护层电压、电流的标幺值，为接地电阻标幺值； 当特征矩阵中发生变化时，即为主芯故障，主芯故障又可分为几类，当中间接头击穿或单相金属性接地时，该值为无穷大，但非金属性接地时，该值为一定值；当两线短路时，为另一定值等，对应不同主芯故障，定值也不同，即可通过值判断主芯故障类型； 当不变，发生改变时，此时为接地系统故障或互联箱故障，当发生改变时，此时为接地系统故障，相应的，当不变，而矩阵发生单值变化，则表明护层发生故障，当与均发生改变时，需另行判断两者变化率； 进一步的，由归一化矩阵构建参数矩阵此时输入特征矩阵有T＝{x1,γ1,x2,γ2,...,xN,γN}，其中作为输入特征参数，作为故障类别，i＝1,2…,N为实例点个数； 此时样本归一化参数矩阵T作为训练集与测试集，选取欧氏距离为距离度量，初始k值设为通用值3，开始训练kNN模型，并通过Bagging方法，处理原始样本得到新样本T'，进一步构造异质k-NN模型，该异质k-NN模型即为不同k值及不同种类距离度量下的k-NN集成学习器；此时kNN模型中k值与距离度量发生改变，求取该异质k近邻提升学习方法故障分类正确率，求出最大正确率ηmax，求出此时对应的k值，即为最优k值。

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