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龙图腾网获悉南京南瑞继保电气有限公司;南京南瑞继保工程技术有限公司;内蒙古电力(集团)有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的配电网单相接地故障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：CN120722120B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511196209.4，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种基于深度学习的配电网单相接地故障选线方法是由都成刚;刘东超;阿敏夫;阿斯楞;闫军;郑日红;葛景;胡云鹏;朱丹;韩建丰;齐军设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的配电网单相接地故障选线方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统保护技术领域，具体公开了一种基于深度学习的配电网单相接地故障选线方法，包括先依故障条件对中压馈线出口暂态零模电流的影响，设计实地故障试验或仿真方案；对多条中压馈线试验或仿真，记录暂态零模电流数据；预处理得到三维时序矩阵，划分训练集与测试集并归一化；基于1DCNN构建全局‑单通道混合模型，提取多通道间与单通道内时序特征，经全连接神经网络融合；结合数据增强策略训练模型，测试集验证实现故障选线。本发明采用上述的一种基于深度学习的配电网单相接地故障选线方法，显著提升选线准确性与可靠性，贴合实际的试验或仿真方案保障了数据质量，助力模型精准提取特征，可快速隔离故障，保障配电网安全运行。

本发明授权一种基于深度学习的配电网单相接地故障选线方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的配电网单相接地故障选线方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于故障条件对中压馈线出口暂态零模电流的影响，设计配电网中压馈线单相接地故障的实地故障试验或仿真方案； S2、对配电网多条中压馈线进行实地故障试验或电磁暂态仿真，记录各条馈线出口暂态零模电流数据； S3、对多条中压馈线的暂态零模电流数据进行预处理，得到用于深度学习神经网络训练的三维时序矩阵； S4、将S3得到的三维时序矩阵随机划分为训练集与测试集，对训练集中每个通道内的暂态零模电流数据进行归一化处理，并对同一通道的测试集数据进行归一化； S5、基于1DCNN深度学习神经网络模型构建全局-单通道混合模型，同时提取多个通道间与单个通道内的暂态零模电流时序特征，通过全连接神经网络进行全局特征与单通道特征的特征融合； S6、将S4中划分出的训练集作为全局-单通道混合模型的训练数据，采用数据增强策略训练全局-单通道混合模型，并在测试集上验证模型效果实现故障选线。

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南京南瑞继保电气有限公司;南京南瑞继保工程技术有限公司;内蒙古电力(集团)有限责任公司，其通讯地址为：211102 江苏省南京市江宁经济技术开发区苏源大道69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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