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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七一九研究所申请的专利基于波形相似度的柴油发电机纵联保护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：CN119362357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411469434.6，技术领域涉及：H02H7/06；该发明授权基于波形相似度的柴油发电机纵联保护方法是由柳明;雷阳;许磊;欧阳晖;朱星球;杨辉;王文浩;孟畅;陈祯蕾设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于波形相似度的柴油发电机纵联保护方法在说明书摘要公布了：本发明涉及发电机保护方法技术领域，具体涉及基于波形相似度的柴油发电机纵联保护方法，包括以下步骤：在柴油发电机的各关键节点布设电流互感器和电压互感器，实时采集各关键节点的波形数据；通过无线网络通信信道将各个关键节点采集到的波形数据进行同步传输，使发电机的各个保护装置实时交换和共享波形数据；采用卷积神经网络生成波形特征向量，波形特征向量包括波形形状和振幅信息；计算不同关键节点的波形特征向量之间的波形相似度，判断是否存在波形异常；对波形异常的节点进行故障类型分析；纵联保护动作执行。本发明，提高了对复杂电网故障场景的适应能力，尤其在处理多节点并发故障时具有显著优势。

本发明授权基于波形相似度的柴油发电机纵联保护方法在权利要求书中公布了：1.基于波形相似度的柴油发电机纵联保护方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.波形数据的多节点采集：在柴油发电机的各关键节点布设电流互感器和电压互感器，关键节点包括输出端口、联络线两端及负载节点，实时采集各关键节点的波形数据，波形数据包括电流波形和电压波形，对从各个节点获取的波形数据进行小波变换去噪处理； S2.波形数据的同步传输与联络：通过无线网络通信信道将各个关键节点采集到的波形数据进行同步传输，使发电机的各个保护装置实时交换和共享波形数据； S3.波形特征向量生成：基于预处理后的波形数据，采用卷积神经网络生成波形特征向量，波形特征向量包括波形形状和振幅信息，特征向量生成过程考虑多重时间尺度下的波形变化；具体包括： S31，构建多层卷积神经网络，网络结构包括若干卷积层、池化层和全连接层，卷积层提取波形的局部特征，包括波形的形状、振幅变化，池化层用于降维，减少特征冗余； S32，通过多重时间尺度下的卷积核对波形数据进行扫描和特征提取，确保卷积神经网络捕捉到波形在短时和长时尺度上的变化特征，卷积核的尺寸根据波形信号的采样率和频率特性动态调整； S33，波形形状和振幅特征向量生成：卷积层提取的特征图将通过全连接层进行处理，生成包含波形形状和振幅信息的多个特征向量V，特征向量V不仅捕捉到波形的整体形状特征，还包括波动幅度的信息； S4.波形相似度计算：采用改进动态时间规整算法，结合时空动态关联，计算不同关键节点的波形特征向量之间的波形相似度，判断是否存在波形异常，若某一节点与其他节点的波形相似度低于预设阈值，则判断该节点存在故障；具体包括： S41，输入综合特征向量：将各个关键节点生成的波形综合特征向量Ffusion作为输入； S42，对各综合特征向量进行改进动态时间规整算法处理： Di,j＝min{Di-1,j,Di,j-1,Di-1,j-1}+ distFfusion1i,Ffussion2j，其中，Di,j是两个节点之间波形特征向量的最小累积距离，distFfusion1i,Ffussion2j是两个节点的特征向量在i和j时刻的局部距离计算； S43，引入时空动态关联：基于时空动态关联，结合各个节点的空间位置和波形数据的时间序列特性，动态调整相似度计算的时间权重wt和空间权重ws，wt和ws表示时间和空间关联的影响因子： Dadjustedi,j＝wt·timediffi,j+ws·Di,j，其中， Dadjustedi,j是结合时空权重调整后的累积距离，wt是根据波形时间差异动态调整的时间权重，ws是根据各节点间空间距离调整的空间权重，timediff表示两个节点在时间i和时间j之间的时间步差异； S44，计算完不同节点之间的波形相似度后，将计算结果与预设的相似度阈值θ进行比较，若某一节点的相似度低于阈值，即：simFfusion1,Ffusion2θ，则判断该节点存在波形异常或故障； S5.故障类型与位置判断：根据波形相似度的计算结果，结合预设的故障特征库，对波形异常的节点进行故障类型分析，自动识别短路、断路、过载故障类型，同时分析确定故障发生的具体位置； S6.纵联保护动作执行：当故障位置和类型确定后，通过纵联保护通信网络向其他节点的保护装置发送信号，协调各保护装置同时执行相应的保护动作，包括发电机跳闸、联络线断开或负载切除，根据实际运行环境调整保护动作的优先级和顺序。

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