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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利一种配电环网柜的故障智能检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：CN119575058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411633505.1，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种配电环网柜的故障智能检测方法及系统是由骆洁艺;徐向民;曾瑞江;黄曙;李志勇;温爱辉;李吉宁;徐进设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配电环网柜的故障智能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及配电环网柜故障检测技术领域，公开了一种配电环网柜的故障智能检测方法及系统，包括获取配电环网柜的实时运行数据，根据所述实时运行数据的波动程度，判断是否触发故障检测逻辑；响应于触发故障检测逻辑，将所述实时运行数据输入预先建立的故障检测模型，得到故障检测结果，所述故障检测模型由基于多模态融合的卷积长短期记忆网络构建，并采用改进的自适应梯度调制算法训练得到；根据所述故障检测结果，生成告警提醒。本发明通过设计基于多模态融合的卷积长短期记忆网络，并通过自适应调节各模态的贡献差异，对模型的训练过程进行优化，提高了模型的预测精准率，进一步保证了配电环网柜运行的安全性和稳定性。

本发明授权一种配电环网柜的故障智能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种配电环网柜的故障智能检测方法，其特征在于，包括： 获取配电环网柜的实时运行数据，根据所述实时运行数据的波动程度，判断是否触发故障检测逻辑； 响应于触发故障检测逻辑，将所述实时运行数据输入预先建立的故障检测模型，得到故障检测结果，所述故障检测模型由基于多模态融合的卷积长短期记忆网络构建，并采用改进的自适应梯度调制算法训练得到； 根据所述故障检测结果，生成告警提醒； 其中，所述故障检测模型的训练步骤包括： 获取配电环网柜的历史运行数据并进行数据处理，得到频域数据，根据所述频域数据构建数据集，采用所述数据集对所述故障检测模型进行迭代训练，并判断是否达到预设的迭代停止条件，所述历史运行数据包括电压数据、电流数据和温度数据； 若未达到迭代停止条件，则根据所述卷积长短期记忆网络的输出结果，得到各个频域数据对应的模态数据，并根据模态贡献比率计算各个模态数据的调制系数，所述模态数据包括电压模态数据、电流模态数据和温度模态数据； 采用余弦退火算法对模型训练的学习率进行调整，并在模型梯度中加入正则化项，得到更新的学习率和更新的模型梯度； 根据所述调制系数、所述更新的学习率和所述更新的模型梯度，对各个模态数据对应的模型参数进行更新，并采用更新的模型参数对所述故障检测模型进行训练，直至达到迭代停止条件； 所述并根据模态贡献比率计算各个模态数据的调制系数的步骤包括： 根据每个模态数据与其余模态数据之间的比例关系，计算每个模态数据对应的模态贡献比率； 根据所述模态贡献比率，计算各个模态数据对应的调制系数。

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