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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利基于人工智能技术的电网故障诊断方法和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：CN116541748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310493011.7，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权基于人工智能技术的电网故障诊断方法和系统是由潘凯岩;刘宏达;尚苏晨;李志成;王艺设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能技术的电网故障诊断方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电网系统故障诊断领域，尤其是涉及一种基于人工智能技术的电网故障诊断方法和系统，本发明在对复杂电网故障诊断时，根据获取的故障信息的类型不同，分为数值型信息和文本型信息，将两种不同类型信息分别输入到不同的人工智能模型，避免了输入信息维度过大，造成人工智能模型训练量大和对硬件要求高的情况；同时，根据模型对数据类型的适用程度不同，针对数值型信息采用卷积神经网络模型进行故障诊断，针对文本型信息采用BP卷积神经网络模型进行故障诊断，然后根据两个诊断结果确定最终诊断结论，大大提高了故障诊断的准确性。

本发明授权基于人工智能技术的电网故障诊断方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能技术的电网故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对故障发生后的电网的报警信息进行分类，根据信号类型不同，将报警信息分成两类：一类为数值型信息，一类为文本型信息； 步骤2：采用第一人工智能模型对数值型信息进行电网的故障诊断；所述第一人工智能模型为卷积神经网络模型； 步骤3：采用第二人工智能模型对文本型信息进行电网的故障诊断；所述第二人工智能模型为BP神经网络模型；所述第二人工智能模型用于对电网进行故障诊断的具体流程为： 步骤3.1：获取系统采集的历史故障中的文本型信息作为样本集； 步骤3.2：采用分词模型对所述样本集进行向量化表示； 步骤3.3：对每个所述样本集贴上故障事件标签，用于得到训练所述BP神经网络模型的故障样本集； 步骤3.4：搭建和训练所述BP神经网络模型； 步骤3.5：将实际采集到的文本型信息经所述步骤3.2处理后，输入到所述BP神经网络模型中，从而得到电网诊断结论； 步骤4：判断所述步骤2得到的电网诊断结论与所述步骤3得到的电网诊断结论是否相同；若相同，则确定为最终电网的最终故障，若不同，则专家介入进行电网故障的诊断。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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