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龙图腾网获悉芜湖市桀蒲网络科技有限公司申请的专利一种检测电网故障数据的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：CN117009864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310293064.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种检测电网故障数据的方法及系统是由许洋设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种检测电网故障数据的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种检测电网故障数据的方法及系统，涉及电网检测领域，包括：获取电网过往的检测数据；通过互信息技术对数据进行变量选择以得到最优化变量；利用最优化变量以通过对比散度算法进行迭代更新得到权重矩阵和偏差矩阵；建立电网故障概率检测模型；实时采集电网中的待检测数据，并输入电网故障概率检测模型以得到待检测数据的概率分布矩阵；提取概率分布矩阵的特征值，并对特征值进行特征值分解以获取主成分信息；根据主成分信息进行故障数据分析以得到电网故障的检测结果；本发明降低了成本，显著提高了电网故障数据检测效率和检测精度，通过数据库可以寻找故障特征和故障原因的直接联系，提高计算效率。

本发明授权一种检测电网故障数据的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种检测电网故障数据的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取电网过往的检测数据，并进行数据预处理； S2、通过互信息技术对预处理后的数据进行变量选择以得到最优化变量； S3、利用最优化变量以通过对比散度算法进行迭代更新得到权重矩阵和偏差矩阵；所述对比散度算法的计算过程为：h＝Φ[WAj+a]， Bj＝Φ[Wh+b]， h'＝Φ[WBj+a]，其中，W表示原始数据层与特征提取层之间连接的权重，A、B表示原始数据层，a表示原始数据层的偏置，b表示特征提取层的偏置，h表示特征提取层影响因素特征值矩阵的真实值，h'表示特征提取层影响因素特征值矩阵的重构值，j表示影响因素，Φ表示sigmod函数； S4、根据权重矩阵和偏差矩阵建立电网故障概率检测模型； S5、实时采集电网中的待检测数据，并将待检测数据输入电网故障概率检测模型以得到待检测数据的概率分布矩阵； S6、提取概率分布矩阵的特征值，并对特征值进行特征值分解以获取主成分信息； S7、根据主成分信息进行故障数据分析以得到电网故障的检测结果；还包括：根据过往电网故障记录建立故障信息数据库，将当前待检测数据的主成分信息与故障信息数据库进行相关性分析以得到电网故障的检测结果； 所述相关性分析包括利用皮尔森相关系数计算所述故障信息数据库中数据各属性间的相关程度，确定所述相关程度达到或高于相关程度范围中间值的属性作为特征字段，并保留所述相关程度最高的属性； 所述属性包括故障持续时间和故障缺点量；所述相关程度范围值为0.1,0.9，中间值为0.5。

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