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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种小电流接地故障的快速选线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：CN116413553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310386910.7，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种小电流接地故障的快速选线方法是由刘影;陈贵刚;景致远;井石;任彬榭设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小电流接地故障的快速选线方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种小电流接地故障的快速选线方法，属于电力故障处理技术领域，解决了现有技术中，单相接地故障选线存在的选线准确率不高、选线速度慢的问题。本发明包括以下步骤：步骤1：采集电气信息量；步骤2：进行信号处理，提取稳态、暂态故障特征；步骤3：获取谐波幅值；求取暂态零序有功功率积分分量；基于变分模态分解获取线路能量；将数据进行归一化处理获取样本数据集；步骤4：利用步骤3中获取到的样本数据集进行训练，得到训练后的最佳神经网络模型,将测试样本输入到训练好的模型判断是否发生小电流接地。本发明提升配电网的小电流接地故障评估分析的计算效率，提高小电流接地故障的快速选线效率，提高配电网运行的支撑能力。

本发明授权一种小电流接地故障的快速选线方法在权利要求书中公布了：1.一种小电流接地故障的快速选线方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：当小电流接地系统发生故障后，利用故障采集装置记录各种不同情况每条线路故障后的电气信息量； 步骤2：基于步骤1获取每条线路的零序电流与零序电压信号后，进行信号处理，提取稳态、暂态故障特征； 步骤3：利用FFT变换提取每条线路的五次谐波分量幅值，并将其与所有线路的五次谐波分量幅值之和的比值作为故障特征量F1； 求取暂态零序有功功率积分分量，即暂态时的零序电压与零序电流分量相乘后再积分；将该值与所有线路的积分分量之和的比值作为故障特征量F2； 对提取的暂态零序电流信号进行VMD分解，在分解个数K为2的条件下，将第i条线路暂态零序电流信号经过VMD分解，求取第i条线路能量占所有线路能量和的能量比重，得到故障特征量F3； 将故障特征量F1、F2、F3进行归一化处理获取样本数据集； 步骤4：优化C-I-WOA-BP神经网络模型参数并利用步骤3中获取到的样本数据集进行训练，得到优化后的C-I-WOA-BP神经网络模型,将需要测试的线路特征状态送入已优化的C-I-WOA-BP神经网络模型,判断是否发生小电流接地，具体为：首先采用cubicmap混沌运算作为混沌映射来改善鲸鱼算法的初始种群方式，cubicmap混沌映射的表达式为： 式7中,ρ为控制参数，设其为1；yk为第k次迭代后的鲸鱼种群序列，其次引入惯性权重公式来均衡鲸鱼算法的全局搜索能力以及后期的局部搜索能力，其中惯性权重公式为： ωt＝ωmin+ωmax-ωmin×m×exp-tM8 式8中，ωt为迭代t次后的惯性权重值，m为调整系数，ωmin和ωmax分别为初始最小和最大权值，M为最大迭代次数； 由式8可以看出，在迭代初期，权重值ωt大，加快前期的收敛速度；在迭代后期，权重值ωt小，增加后期的搜索精度； 利用优化后的鲸鱼算法C-I-WOA优化BP神经网络，通过优化鲸鱼算法不断去优化BP神经网络的初始权值和阈值，使得BP神经具有最优的初始权值和阈值C-I-WOA-BP，进而将获取的故障特征值的部分作为训练样本数据输入到优化后的BP神经网络进行训练，训练获得最优C-I-WOA-BP神经网络模型；将需要测试的线路特征状态送入已优化的C-I-WOA-BP神经网络模型,判断是否发生小电流接地。

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