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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司阳江供电局申请的专利一种智能电网配电线路故障预测分析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：CN120873512B 。

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：202511406686.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种智能电网配电线路故障预测分析方法是由谢其峰;古耀全;范智杰;梁业翩;周俊宇;王彦波;李胜党设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能电网配电线路故障预测分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种智能电网配电线路故障预测分析方法，该方法通过分布式采样与精确空间定位，对配电线路各采样点的实时负荷、电气参数、环境信息及元器件老化状态进行同步采集和标准化处理，再基于多时间尺度动态特征和老化特征提取，实现结构化、分层的特征库和场景标签自动生成。利用标签驱动的历史模型参数迁移与元学习机制，快速自适应新工况并微调模型权重，融合多时间尺度特征进行贡献度加权，最终提升故障预测的准确性和稳健性。系统还通过实时AB对比与自动参数切换，持续优化模型性能，具备数据追溯及结果解释能力，显著增强配电网故障诊断的时效性、可靠性及智能化水平。

本发明授权一种智能电网配电线路故障预测分析方法在权利要求书中公布了：1.一种智能电网配电线路故障预测分析方法，具体包括： S1：采集配电线路中多个采样点的运行指标和环境感知数据，记录每一采样点的元器件唯一标识及对应老化状态信息； S2：对采集到的配电线路多源运行指标和环境感知数据进行质量提升处理； S3：基于已经归一化处理且包含元器件老化状态信息的数据集，系统性提取配电线路多时间尺度特征； S4：识别配电线路实时运行数据流中工况的变化状态，通过对动态运行特征向量与采样点环境感知数据的联合分析，实现动态场景标签的自动生成； S5：基于实时监测生成的动态场景标签，将历史数据库中已存储的相似工况下故障预测模型参数以及特征重要性权重集迁移至当前新工况场景； S6：利用有限的新采样样本及其特征向量，通过少样本元学习算法对故障预测模型的特征权重实施增量微调； S7：对自适应校准后的故障预测模型的核心权重集进行融合与加权处理，充分综合动态运行特征权重与元器件老化特征权重； S8：以多时间尺度融合预测因子作为输入，驱动故障预测模型输出对应动态工况场景下的配电线路故障预测结果。

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广东电网有限责任公司阳江供电局，其通讯地址为：529500 广东省阳江市漠江路110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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