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龙图腾网获悉国网吉林省电力有限公司辽源供电公司申请的专利一种基于多源信息融合的配电网线路故障定位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：CN120577643B 。

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：202511079604.4，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种基于多源信息融合的配电网线路故障定位系统是由郑宇;岳科宇;吴雯歆;刘通;蔡超;夏芃;冯小娟;王玉;王晨;李悦欣;李奇;潘国栋;姚远设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源信息融合的配电网线路故障定位系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源信息融合的配电网线路故障定位系统，涉及电力系统运维技术领域，系统包括：数据采集模块、数据预处理模块、电网络拓扑管理模块、故障预测模块、故障判断模块和人机交互与告警模块，从配电网络中实时获取运行状态信息，对数据采集模块采集到的运行状态信息，生成结构化的多维信息数据库，采集到的运行状态信息进行时间对齐、格式标准化与特征向量构建，生成结构化的多维信息数据库，根据故障特征对故障区段进行初步判断，构建故障状态预测模型，并利用多维信息数据库对该模型的状态变量进行估计，旨在解决现有技术中因依赖单一信息源而导致的故障定位模糊性与可靠性不足的缺陷。

本发明授权一种基于多源信息融合的配电网线路故障定位系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源信息融合的配电网线路故障定位系统，其特征在于：系统包括：数据采集模块、数据预处理模块、电网络拓扑管理模块、故障预测模块、故障区段管理模块、故障判断模块和人机交互与告警模块； 所述数据采集模块用于从配电网络中实时获取运行状态信息； 所述数据预处理模块用于对数据采集模块采集到的运行状态信息进行时间对齐、格式标准化与特征向量构建，生成结构化的多维信息数据库； 所述电网络拓扑管理模块用于对电网中电气设备的连接拓扑； 所述故障区段管理模块用于根据故障特征对故障区段进行初步判断，生成由一个或多个故障线路区段组成的候选故障区段集合； 所述故障预测模块用于针对每一个候选故障区段，构建故障状态预测模型，并利用所述多维信息数据库对该模型的状态变量进行估计，计算故障状态的预测向量； 所述故障判断模块用于通过对评估状态进行若干次迭代，根据收敛条件确定唯一的故障位置和故障参数； 所述人机交互与告警模块用于将最终的故障定位结果进行可视化呈现与发布； 所述故障区段管理模块包括：第一初步定位单元和第二初步定位单元； 第一初步定位单元用于当任意两个终端检测单元检测到故障信号时，第一初步定位单元分别获取故障信号到达两个终端检测单元的时间戳，分别记为ti和tj，计算故障点到两个终端检测单元中的其中一个终端检测单元ITUi的距离di，di=Lij+v×ti-tj2，其中，Lij表示两个终端检测单元的距离，v表示故障信号的传播速度； 第二初步定位单元用于采集变电站馈线出口处的电压数据和电路数据，在监测到故障信号后的一个预设周期内计算暂态能量流的方向，所述暂态能量流表示馈线上电功率关于时间变化的函数在预设周期上的积分，当某一馈线上暂态能量的积分的结果为正数时，表示故障发生在所述某一馈线上； 所述第一初步定位单元和第二初步定位单元并行运行，输出至少包括一个故障线路区段的列表，将列表中的故障线路区段作为候选区段，由故障线路区段的起始节点和终止节点组成对应候选故障区段的唯一标识； 所述故障预测模块包括：故障状态向量管理单元、故障状态向量管理单元和非线性测量单元； 故障状态向量管理单元：定义故障状态向量X，X=[d,Rf,Ctype]T其中，d为故障点相对于区段起始节点的距离，Rf为故障的过渡电阻，Ctype为故障类型标识； 初始化单元用于获取任意一个候选故障区段Sk，初始化候选故障区段Sk的状态向量Xk,0，Xk,0=[dk0,Rf,0,Ctype,0]T其中，dk0为Sk的中点，Rf,0为故障初始电流幅值与电压降幅的比例，Ctype,0为判断故障类型的初始值，同时，初始化一个状态协方差矩阵P0，其对角线元素代表了对初始状态估计值的不确定度； 非线性测量单元用于定义一个实际测量向量Zmeas，其构成如下：Zmeas=[Vsag,1,Vsag,2,…,Vsag,a,…,Vsag,N,Ifault,0,Ibranch,1,…,Ibranch,q,…,Ibranch,M]T，其中，Vsag,a是第a个智能终端单元处测得的电压暂降向量，Ifault,0是变电站出口的总故障电流相量，Ibranch,q是流经第q个分支线路的电流相量，通过执行电力系统短路计算，预测出在当前故障状态下，全网所有智能终端单元测量点处应有的电气量测量值，以变电站母线电压为电源，运行一次短路潮流计算程序，得到预测测量向量Zpred； 所述故障判断模块包括：迭代单元、测量残差计算单元和状态更新单元； 迭代单元用于按照无迹卡尔曼滤波算法的规则，根据第u-1次的评估状态和第u-1次的协方差构造一组2n+1个Sigma点，其中n是状态向量X的维度，将每一个Sigma点通过非线性测量模型进行传播，得到一组预测向量； 根据预测测量值的加权均值和加权协方差，计算出第u-1次迭代的预测测量向量Zpred,u-1和实际测量向量的协方差矩阵Pzz； 测量残差计算单元用于计算状态向量与实际测量向量之间的互协方差矩阵Pxz，然后，计算卡尔曼增益Ku，最后，利用实际的全网同步测量向量Zmeas，计算测量残差Zmeas-Zpred,u-1； 状态更新单元用于依据以下公式更新状态向量和协方差矩阵Xu, Xu=Xu-1+Ku·Zmeas-Zpred,u，其中Xu-1表示第u-1次的评估状态，Xu表示第u次的评估状态； ，其中Pu-1表示第u-1次评估的协方差矩阵，Pu表示第u次评估的协方差矩阵； 对每一个候选故障区段进行独立的若干次迭代，将具有最小测量残差范数的候选区段对应的状态向量作为目标状态向量Xfinal，获取目标状态向量中的故障点在相对于故障线路区段起点的最终距离dfinal，故障的最终过渡电阻Rf,final，以及故障类型的最终标志Ctype,final。

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