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龙图腾网获悉成都汉度科技有限公司申请的专利基于智能终端的单相接地故障行波定位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：CN120722119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511172779.X，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权基于智能终端的单相接地故障行波定位方法是由江啸;周星辰;杨艳秋;廖文超;代辉;唐伟杰设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能终端的单相接地故障行波定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于智能终端的单相接地故障行波定位方法，应用于智能电气技术领域，方法包括：获取线路数据和线模波速；检测到故障行波时，对故障行波进行相模变换获取线模行波；识别第一行波波头，并记录选定行波数据；以第一行波波头为基准通过卷积神经网络模型识别出第二行波波头和第三行波波头进一步计算出故障点位置。本发明充分考虑了不同波头之间的相关性，有效捕捉不同波头之间的复杂关系，从而可以通过初始波头准确的对第二行波波头和第三行波波头进行精准检测，进而能够更加精确地确定故障发生的位置，有效提高了故障测距的精度。

本发明授权基于智能终端的单相接地故障行波定位方法在权利要求书中公布了：1.基于智能终端的单相接地故障行波定位方法，其特征在于，包括： 获取待检测线路的线路数据，根据所述线路数据计算在预设频率下的线模波速； 在所述待检测线路的一端设置行波检测装置，并根据所述线模波速和所述待检测线路的线路长度计算滑窗长度；所述滑窗长度为第一行波波头达到所述行波检测装置后，第二行波波头的波峰和第三行波波头的波峰到达所述行波检测装置所需的最长时长；第一行波波头为故障行波到达所述行波检测装置的波头；第二行波波头为故障行波到达所述待检测线路另一端并反射后到达行波检测装置的波头；第三行波波头为故障行波到达所述行波检测装置反射后，在故障点处再次反射到达所述行波检测装置的波头； 所述行波检测装置检测到故障行波时，对所述故障行波进行相模变换获取线模行波； 将线模行波中的第一个行波波头作为所述第一行波波头，并记录所述线模行波中从所述第一行波波头起所述滑窗长度范围内的线模行波作为选定行波数据； 以所述第一行波波头为基准通过卷积神经网络模型从所述选定行波数据中识别出第二行波波头和第三行波波头，计算出在所述预设频率下第一行波波头的波峰时刻、第二行波波头的波峰时刻和第三行波波头的波峰时刻，并进一步计算出故障点位置； 所述卷积神经网络模型的训练过程包括： 获取线模行波样本数据，所述线模行波样本数据为包含第一行波波头、第二行波波头和第三行波波头的线模行波数据； 对所述线模行波样本数据通过小波变换分解为多个频率下的第一频率分量数据； 从多个所述第一频率分量数据中分别提取第一行波波头的采样数据形成多个对应不同频率的第一行向量；从多个所述第一频率分量数据中分别提取第二行波波头的采样数据形成多个对应不同频率的第二行向量；从多个所述第一频率分量数据中分别提取第三行波波头的采样数据形成多个对应不同频率的第三行向量； 将同一组线模行波样本数据中的所述第一行向量和所述第二行向量按照频率依次交替纵向排布形成第一特征矩阵，并将同一组线模行波样本数据中的所述第一行向量和所述第三行向量按照频率依次交替纵向排布形成第二特征矩阵； 为所述第一特征矩阵赋予第二波头标签，并为第二特征矩阵赋予第三波头标签； 以所述第一特征矩阵或第二特征矩阵为输入数据，以对应的标签为输出数据训练卷积神经网络形成所述卷积神经网络模型； 以所述第一行波波头为基准通过卷积神经网络模型从所述选定行波数据中识别出第二行波波头和第三行波波头包括： 对所述选定行波数据通过小波变换分解为多个频率下的第二频率分量数据； 从多个所述第二频率分量数据中分别提取第一行波波头的采样数据形成多个对应不同频率的基准行向量；从多个所述第二频率分量数据中分别提取非第一行波波头的波头的采样数据形成多个对应不同频率的待检测行向量； 将所述基准行向量和所述待检测行向量按照频率依次交替纵向排布形成待检测特征矩阵； 将所述待检测特征矩阵输入所述卷积神经网络模型，并接收所述卷积神经网络模型输出的结果判断所述待检测特征矩阵对应第二行波波头、第三行波波头或其他波头。

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