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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于张量分解的智能变电站合并单元故障诊断与自愈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：CN119448563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411588252.0，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种基于张量分解的智能变电站合并单元故障诊断与自愈方法是由杨雨涵;张禄亮设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于张量分解的智能变电站合并单元故障诊断与自愈方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于张量分解的智能变电站合并单元故障诊断与自愈方法，包括：从智能变电站的传感器网络中实时收集合并单元的各项运行数据，并进行处理，将处理后的数据组织成张量形式，输出多维数据；利用张量分解方法对所述多维数据进行分解，提取故障特征，并对所述故障特征进行检测，获得检测结果；基于所述检测结果确定故障的位置和类型，启动自愈控制策略，通过采取相应措施，实现故障的自动修复。本发明通过自适应控制技术，实现了故障的自动修复，增强了智能变电站的自愈能力，提升了系统的可靠性和稳定性。

本发明授权一种基于张量分解的智能变电站合并单元故障诊断与自愈方法在权利要求书中公布了：1.一种基于张量分解的智能变电站合并单元故障诊断与自愈方法，其特征在于，包括： 从智能变电站的传感器网络中实时收集合并单元的各项运行数据，并进行处理，将处理后的数据组织成张量形式，输出多维数据； 利用张量分解方法对所述多维数据进行分解，提取故障特征，并对所述故障特征进行检测，获得检测结果； 对所述故障特征进行检测，包括： 通过计算原始张量与重构张量之间的残差张量范数判断是否存在故障，若所述残差张量范数超过预设阈值，则判断为存在故障； 其中，所述重构张量通过Tucker分解的核心张量G和因子矩阵A、B、C重新组合得到； 计算所述残差张量范数的方法为： 式中，‖Residual‖F为残差张量范数，Residualijk为残差张量Residual在时间点i、数据类型j和采集点k处的元素； 所述残差张量Residual的计算方法为： 式中，tijk为原始张量T在时间点i、数据类型j和采集点k处的元素，为通过Tucker分解得到的重构张量在相同位置处的元素； 基于所述检测结果确定故障的位置，包括： 计算每个时间点和采集点组合的残差张量范数，通过找到范数最大的时间点和采集点组合，确定初始故障位置； 引入时间维度和采集点维度的贡献度，对综合残差范数进行加权，确定加权后的最终故障位置； 确定故障位置，包括： 通过计算每个时间点和采集点组合的残差张量范数，确定最终的故障位置； ①计算每个时间点i和采集点k组合的残差张量范数： 其中，J表示数据类型维度的大小，即数据类型的数量； 上面公式对于每个时间点i和采集点k，计算所有数据类型j的残差张量范数的平方和的平方根，得到综合残差范数，这个范数值反映了在特定时间点和采集点上故障的可能性； ②确定最大范数得到最终故障位置： 通过找到范数最大的时间点和采集点组合，确定最终的故障位置；即综合考虑了时间维度和采集点维度来确定故障的位置，最终的故障位置是通过计算每个时间点和采集点组合的残差张量范数，找到范数最大的组合来确定的； ③确定加权后的最终故障位置： 通过引入时间维度和采集点维度的贡献度，对综合残差范数进行加权，可以更准确地反映各个时间点和采集点在故障检测中的重要性： WeightedCombinedResidualNormi,k ＝CombinedResidualNormi,k×Contributionar ×Contributioncr 其中，WeightedCombinedResidualNormi,k是每个时间点和采集点组合的加权残差张量范数；CombinedResidualNormi,k是每个时间点和采集点组合的残差张量范数，反映了在特定时间点和采集点上故障的可能性；Contributionar是时间维度的因子向量ar的贡献度，表示时间维度在故障检测中的重要性；Contributioncr是采集点维度的因子向量cr的贡献度，表示采集点维度在故障检测中的重要性； 基于所述检测结果确定故障的类型，包括： 确定数据类型维度，通过计算每个数据类型维度的残差张量范数，确定范数最大的数据类型作为初始故障类型； 通过引入数据类型维度的贡献度，对数据类型范数进行加权，输出最终故障类型； 基于所述检测结果确定故障的位置和类型，启动自愈控制策略，通过采取相应措施，实现故障的自动修复。

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