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龙图腾网获悉国网甘肃省电力公司庆阳供电公司申请的专利基于多源信息的配电网系统故障监测方法及系统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：CN120405328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510920294.8，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权基于多源信息的配电网系统故障监测方法及系统是由舒朝江;李宁;景明玉;段明;李钊;郭振华;赵宏伟设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源信息的配电网系统故障监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多源信息的配电网系统故障监测方法及系统，通过获取配电网系统的多源监测数据集合，对多源监测数据集合进行数据特征提取处理，得到运行状态数据的时序变化特征和环境影响数据的空间关联特征；调用预构建的故障检测模型对时序变化特征和空间关联特征进行协同故障分析，生成配电网系统的故障检测结果；根据故障检测结果确定配电网系统中存在的故障类型及故障在网络结构中的位置特征；基于故障类型及位置特征生成包含故障定位坐标的故障预警指令。本发明有效提升了配电网系统故障监测的整体实用性和可靠性。

本发明授权基于多源信息的配电网系统故障监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源信息的配电网系统故障监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取配电网系统的多源监测数据集合，所述多源监测数据集合包含来自不同监测节点的运行状态数据和环境影响数据； 对所述多源监测数据集合进行数据特征提取处理，得到所述运行状态数据的时序变化特征和所述环境影响数据的空间关联特征； 调用故障检测模型的特征协同编码单元，通过所述特征协同编码单元中的时序动态增强子单元对所述时序变化特征执行时间维度的趋势强化处理，并通过所述特征协同编码单元中的空间结构增强子单元对所述空间关联特征执行空间维度的关系强化处理； 对经强化处理的时序变化特征和空间关联特征执行跨维度关联编码处理，建立时间-空间映射关系，生成协同特征矩阵； 将所述协同特征矩阵输入所述故障检测模型的层级特征解析网络，依次通过多个特征解析层对输入的特征矩阵执行不同抽象程度的特征提取处理，第一层特征解析层提取基础故障特征，中间层特征解析层提取组合故障特征，最后一层特征解析层提取高级故障特征； 在层级特征解析网络的各层之间执行特征贡献度动态分配操作，根据当前层提取特征与历史故障特征的匹配程度，调整各层特征在最终决策中的权重占比，匹配程度越高，权重占比越大； 将所述层级特征解析网络输出的高级故障特征输入所述故障检测模型的故障类型判断层，通过多分类器组合策略对高级故障特征执行故障类型识别，生成包含各类故障概率的故障类型隶属度向量； 根据所述故障类型隶属度向量确定隶属度值最高的故障类型作为主要故障类型，并提取该主要故障类型对应的特征贡献度分布信息，将所述主要故障类型和特征贡献度分布信息组合成所述配电网系统的故障检测结果； 根据所述故障检测结果确定所述配电网系统中存在的故障类型及故障在网络结构中的位置特征； 基于所述故障类型及所述位置特征生成包含故障定位坐标的故障预警指令。

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