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龙图腾网获悉国家电网有限公司华东分部申请的专利基于有监督学习的电力二次设备运行故障溯源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：CN120449023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510317252.5，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于有监督学习的电力二次设备运行故障溯源方法是由张亮;翟海保;吴鑫;葛敏辉;屈刚;侯勇;王兴志;李慧星;余少琪;徐歆;徐建航设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于有监督学习的电力二次设备运行故障溯源方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于有监督学习的电力二次设备运行故障溯源方法，该方法包括：建立数据存储单元，存储故障类型并构建故障传播图谱，利用关系型数据库和数据处理及集成工具更新数据存储单元中的数据。对存储的数据处理后，划分数据集构建并验证故障溯源模型。通过构建故障溯源可信度指标和故障传播感知置信区间，判断故障溯源模型准确率及数据是否不平衡。若数据不平衡，采用重采样、数据增强进行处理，处理后的故障溯源模型能有效实现电力二次设备运行故障溯源，提升对故障的处理能力，为电力系统稳定运行提供保障。

本发明授权基于有监督学习的电力二次设备运行故障溯源方法在权利要求书中公布了：1.一种基于有监督学习的电力二次设备运行故障溯源方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤一：建立数据存储单元，数据存储单元用于存储电力系统中所有已知的故障类型，基于各故障类型分别与各电力二次设备间的关联信息建立故障传播图谱，其中，所述故障传播图谱以电力二次设备为节点； 步骤二：对数据存储单元中存储的数据进行数据处理，将处理后数据划分为构建数据集和验证数据集，通过构建数据集建立故障溯源模型，以及根据验证数据集对建立的故障溯源模型的输出结果进行验证； 步骤三包括：步骤三1：构建故障溯源可信度指标，公式如下： 其中，Ni表示第i类故障的构建数据集中的样本数量，β表示预设样本量衰减系数，ρ表示预设故障溯源可信度指标参数值，ω表示预设召回率权重，Ri计算公式如下： 其中，TPi表示实际属于第i类故障的样本，且故障溯源模型正确预测为第i类故障的数量，FNi表示实际为第i类故障但被错误预测为其他故障类型的样本数量，Pi计算公式如下： 其中，TPi表示实际属于第i类故障的样本，且故障溯源模型正确预测为第i类故障的数量，FPi表示实际不属于故障类型i，但被故障溯源模型错误预测为第i类故障的样本数量； 步骤三2：构建故障传播感知置信区间，公式如下： 其中，Ri表示召回率，a表示时间t分布的临界值，Ni表示故障传播图谱中与第i类故障直接相连的节点集合，Rij表示通过电力系统中的历史数据计算的第i类故障到第j类故障的传播概率，λ表示预设传播影响系数，Ni表示第i类故障的构建数据集中的样本数量； 步骤三3：基于故障溯源可信度指标和故障传播感知置信区间确定第i类故障的构建数据集中的数据是否需要进行数据增强，其中，当符合如下集合时，表示第i类故障的构建数据集中的数据需要进行数据增强： 步骤四：根据步骤三的输出结果，对需要数据增强的一类故障中的数据进行处理，处理方式包括但不限于重采样、数据增强、调整损失函数。

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