长沙理工大学苏盛获国家专利权
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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利表前分支线漏电故障定位方法、设备、存储介质及产品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：CN119986255B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510429041.0，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权表前分支线漏电故障定位方法、设备、存储介质及产品是由苏盛;陈磊;枉万伟;钟荣福;李彬;冯萧飞;魏洪吉;程金华;周翔宇设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本表前分支线漏电故障定位方法、设备、存储介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种表前分支线漏电故障定位方法、设备、存储介质及产品，所述定位方法包括获取测量周期内台区总表电压、用户电表电压、用户电表有功功率和用户电表无功功率；求解用户虚拟阻抗；对所述用户虚拟阻抗进行全局关联特征和邻近关联特征提取；根据提取的全局关联特征和邻近关联特征计算全局关联特征与邻近关联特征的对称相对熵；根据所述用户虚拟阻抗和所述对称相对熵计算用户虚拟阻抗的综合异常分数；根据所述用户虚拟阻抗的综合异常分数进行漏电故障定位。本发明提高了漏电故障定位效率，有效提升了低压配电网运维工作效率。
本发明授权表前分支线漏电故障定位方法、设备、存储介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种表前分支线漏电故障定位方法，其特征在于，所述故障定位方法包括： 获取测量周期内台区总表电压、用户电表电压、用户电表有功功率和用户电表无功功率； 基于总表电压、用户电表电压、用户电表有功功率和用户电表无功功率，求解用户虚拟阻抗； 对所述用户虚拟阻抗进行全局关联特征和邻近关联特征提取；其中，根据神经网络模型计算的查询向量、键向量、值向量计算全局关联特征，根据神经网络模型计算的高斯核尺度参数计算邻近关联特征； 根据提取的全局关联特征和邻近关联特征计算全局关联特征与邻近关联特征的对称相对熵； 根据所述用户虚拟阻抗和所述对称相对熵计算重构误差，根据所述对称相对熵和所述重构误差计算用户虚拟阻抗的综合异常分数； 根据所述用户虚拟阻抗的综合异常分数进行漏电故障定位。
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