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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种电力机车供电系统接地故障定位识别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：CN116520092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310709878.1，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种电力机车供电系统接地故障定位识别方法是由谷爱昱;孟洋;倪强设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力机车供电系统接地故障定位识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于时序特征的电力机车供电系统接地故障定位识别方法，涉及电力机车牵引传动系统的技术领域，基于电力机车供电系统的历史系统信号数据构建两个具有故障定位区分度的特征向量，并提取特征向量在一个滑窗内的特征指标，使特征指标数据附带时序特征，提升不同类型故障的可区分度，降低数据噪声等干扰的影响，通过机器学习构建接地故障定位识别模型，挖掘特征指标与故障类型的非线性映射关系，实现供电系统接地故障定位，解决由于超限报警方法的检测特征单一局限性及原始数据波形噪声干扰等方面影响，减少误报、漏报等问题，提高接地故障的精度及准确度，保证电力机车的运行效率及安全性。

本发明授权一种电力机车供电系统接地故障定位识别方法在权利要求书中公布了：1.一种电力机车供电系统接地故障定位识别方法，包括： S1.采集电力机车供电系统的历史系统信号数据，基于历史系统信号数据构建具有故障定位区分度的特征向量； S2.对特征向量进行滑窗分割处理，得到特征向量的特征指标，将特征向量的特征指标构建为数据集，将数据集划分为训练集和测试集； S3.构建接地故障定位识别模型，利用训练集对接地故障定位识别模型进行训练，利用测试集对接地故障定位识别模型进行测试，得到训练好的接地故障定位识别模型； S4.采集电力机车供电系统的实时系统信号数据，提取实时系统信号数据的实时特征向量，根据实时特征向量判断电力机车供电系统是否发生接地故障，若是，进入步骤S5，否则，继续采集实时系统信号数据； S5.从实时特征向量中截取缓存数据段，计算缓存数据段对应的特征指标； S6.将缓存数据段对应的特征指标输入至训练好的接地故障定位识别模型以进行故障类型分析，输出故障定位识别结果； 在步骤S1中，所述电力机车供电系统的历史系统信号数据包括：电力机车供电系统的交流侧电流、接地故障检测电压及直流侧电压； 在步骤S1中，构建具有故障定位区分度的特征向量、，构建公式如下： 。

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