买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司申请的专利一种海缆在状态监测方法、系统及故障恢复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：CN115480129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202211189968.4，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种海缆在状态监测方法、系统及故障恢复方法是由张瑞永;王作民;吴锁平;贾振宏;赵新宇;余亮;奚海波;姚成;吴志明;尹恒;赵纪倩;马军;袁飞;李布辉;宁帅朋;郑擎天;严文皓设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种海缆在状态监测方法、系统及故障恢复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种海缆在状态监测方法、系统及故障恢复方法，所述包括：采集海缆各运行参数的实时数据，并进行预处理；将预处理后的实时数据载入预先构建并训练好的BP神经网络模型中，获取海缆故障的监测结果；其中，BP神经网络模型的训练过程中采用多目标优化算法优化BP神经网络模型的模型参数；所述系统将采集到的数据输入到BP神经网络模型后，最终输出故障类型，针对不同的故障种类做出动态调整或者告警。本发明能够快速准确的监测出海缆的故障类型，以便及早采取应对措施，提高海缆运行的安全性和可靠性。

本发明授权一种海缆在状态监测方法、系统及故障恢复方法在权利要求书中公布了：1.一种海缆在线状态监测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集海缆各运行参数的实时数据，并进行预处理； 将预处理后的实时数据载入预先构建并训练好的BP神经网络模型中，获取海缆故障的监测结果； 所述BP神经网络模型的训练过程包括以下步骤： 获取能反应海缆故障类型的各运行参数的历史数据，并进行预处理后作为海缆故障监测的输入样本，将海缆的故障类型经编码后作为输出样本，所述输入和输出样本构成要建立神经网络模型的训练样本；其中，所述海缆的故障类型包括单相接地故障、相间短路故障、断路故障以及其他故障； 基于输入变量和输出的故障类型构建BP神经网络模型，确定BP神经网络的拓扑结构；其中，所构建的BP神经网络模型包括输入层、隐层和输出层，各层由若干个神经元组成，所述神经元之间通过全连接的方式连接； 将训练样本输入所构建的BP神经网络模型进行训练，并在训练过程中采用多目标优化算法优化BP神经网络模型的结构和参数，得到最优的BP神经网络模型； 其中，在训练过程中采用多目标优化算法优化BP神经网络模型的结构和参数，包括： 对所构建的BP神经网络模型进行初始化，随机产生一组权值矩阵V和W分别表示如下： 式中，V为输入层到隐层之间的权值矩阵，vij为权重矩阵V中的第i行第j列的元素，i＝1,2,…,3p；j＝1,2,…,m；W为隐层到输出层之间的权值矩阵，wj1表示权重矩阵W中的第j行第1列的元素； 基于初始化后的BP神经网络模型，将训练样本由输入层正向传播至隐层，获得隐层的输出结果Y表示如下： Y＝Y1,Y2,…Yj…YmT4 式中，Yj表示输出结果Y的矩阵中第j个元素，j＝1,2,…m，f为激活函数； 得到输出层的输出结果O表示如下： O＝O1,O2,O3,O4T5 式中，O1、O2、O3、O4分别为单相接地故障、相间短路故障、断路故障、其他故障；O1、O2、O3、O4的计算公式如下： 式中，wjk为权重矩阵W中的元素，k＝1,2,3,4； 计算输出结果O与期望输出D之间的均值误差E； 结合BP神经网络的连接权个数和均值误差E建立目标函数； 基于目标函数，反复调整隐层的层数和神经元个数，并通过梯度下降法迭代更新权值矩阵V和W，减小输出结果与期望输出之间的误差，直至值误差E满足设定网络精度要求。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司，其通讯地址为：210036 江苏省南京市鼓楼区渡江路10号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。