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龙图腾网获悉中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院;中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局申请的专利基于ISTOA-CNN的HVDC系统故障诊断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：CN116821771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310875843.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于ISTOA-CNN的HVDC系统故障诊断方法及系统是由陈潜;武霁阳;李强;彭光强;邵震;王电处;杨光源;肖耀辉;陈礼昕;黄之笛;龚泽;毛炽祖;王晨涛;陈浩设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ISTOA-CNN的HVDC系统故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于ISTOA‑CNN的HVDC系统故障诊断方法及系统，引入改进乌燕鸥优化算法对所述CNN模型进行参数智能寻优，获得优化后的ISTOA‑CNN模型；通过训练集对所述ISTOA‑CNN模型进行训练，通过测试集对所述ISTOA‑CNN模型进行测试直至达到预设故障识别精度，获得最终基于ISTOA‑CNN的HVDC系统故障诊断模型，用于对高压直流输电系统进行故障诊断，从而解决CNN模型参数选择误差对分类效果有较大影响的问题。本发明引入了改进乌燕鸥优化算法对CNN进行参数智能寻优，来提升CNN对HVDC系统的故障辨识准确率；引入ISTOA对CNN进行参数智能寻优，从而减少CNN参数选择存在误差从而影响CNN分类精度的问题，有效提高了HVDC系统各类故障诊断的准确率。

本发明授权基于ISTOA-CNN的HVDC系统故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于ISTOA-CNN的HVDC系统故障诊断方法，用于对高压直流输电系统故障进行诊断，其特征在于，所述方法，包括： S1：利用小波变化提取故障样本集信号特征； S2：搭建CNN模型； S3：引入改进乌燕鸥优化算法对所述CNN模型进行参数智能寻优，获得优化后的ISTOA-CNN模型； S4：对高压直流输电系统各种故障类型进行标签，获得故障样本集； S5：将所述故障样本集划分为训练集和测试集，通过所述训练集对所述ISTOA-CNN模型进行训练，通过所述测试集对所述ISTOA-CNN模型进行测试直至达到预设故障识别精度，获得最终基于ISTOA-CNN的HVDC系统故障诊断模型； S6：所述基于ISTOA-CNN的HVDC系统故障诊断模型用于对高压直流输电系统进行故障诊断； 所述步骤S3，还包括： S31：初始化所述CNN模型的变量参数 S32：根据改进乌燕鸥优化算法获得初始种群； S33：对所述变量参数进行改进，获得改进后的目标函数值； S34：通过迁徙和攻击以更新乌燕鸥个体的位置信息； S35：根据所述个体的位置信息重新计算目标函数适应度值，保留最优个体；根据所述最优个体获得优化后的ISTOA-CNN模型。

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中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院;中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局，其通讯地址为：510000 广东省广州市黄埔区科学大道223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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