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天津市电力科技发展有限公司徐建斌获国家专利权

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龙图腾网获悉天津市电力科技发展有限公司申请的专利基于暂态行波的配电网单相接地故障定位方法及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:CN120804921B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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:202511299419.6,技术领域涉及:G06F18/243;该发明授权基于暂态行波的配电网单相接地故障定位方法及系统是由徐建斌;何恩超;张志刚;王志;李舒帧;殷淑萍;王辉设计研发完成,并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

基于暂态行波的配电网单相接地故障定位方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及一种基于暂态行波的配电网单相接地故障定位方法及系统,包括:1、采集单相接地故障发生瞬间的零序电流信号,将采集到的零序电流信号经变分模态分解算法分解、卷积神经网络提取特征,并用交替方向乘子法优化;其中,零序电流中同时包含高频行波分量和暂态突变特征;2、基于步骤1优化后的采样信号,从暂态突变特征与行波传播特性两个维度开展特征提取,并封装为融合向量;3、借助格拉姆角和场方法和改进DenseNet识别故障线路;4、基于步骤2的融合向量和步骤3确定的故障线路信息,采用改进麻雀搜索算法进行迭代运算,输出最终确定的故障区段位置结果。本发明满足了复杂配电环境下的故障智能感知与精准响应需求。

本发明授权基于暂态行波的配电网单相接地故障定位方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于暂态行波的配电网单相接地故障定位方法,其特征在于:包括如下步骤: 步骤1、采集单相接地故障发生瞬间的零序电流信号,将采集到的零序电流信号经变分模态分解算法VMD分解、卷积神经网络CNN提取特征,并用交替方向乘子法ADMM优化;其中,零序电流中同时包含高频行波分量和暂态突变特征; 步骤2、基于步骤1优化后的采样信号,从暂态突变特征与行波传播特性两个维度开展特征提取,并封装为融合向量; 步骤3、将步骤2建立的融合向量通过格拉姆角和场GASF方法,将时序特征转换为二维图像,利用结合了SENet注意力机制的DenseNet网络,对特征通道进行自适应加权,深度挖掘图像中的局部与全局语义信息,得到经过注意力机制增强的DenseNet图像特征向量;最后,将增强后的DenseNet图像特征向量与融合向量结合,通过随机森林的基尼系数实现故障线路的精准识别; 步骤4、对改进麻雀搜索算法的种群进行随机初始化,基于步骤2的融合向量和步骤3确定的故障线路信息,随后启动多轮迭代计算最优适应度位置,每次迭代都会根据适应度和聚集状态更新种群位置;当达到最大迭代次数后,算法终止并输出最终确定的故障区段位置结果,精准定位故障区段。

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天津市电力科技发展有限公司,其通讯地址为:300020 天津市北辰区天津北辰经济技术开发区科技园辽河北道8号(存在多址信息);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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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