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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种并网模式交流微电网短路故障区域定位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：CN115632371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211348748.1，技术领域涉及：H02H1/00；该发明授权一种并网模式交流微电网短路故障区域定位方法是由郑昕;甘鸿浩设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种并网模式交流微电网短路故障区域定位方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种并网模式交流微电网短路故障区域定位方法，用于对不同容量下并网模式交流微电网短路故障进行区域定位，所述方法包括近似模型确立方法和故障区域定位方法，通过OLS‑RBF神经网络算法构建短路故障区域定位的快速计算模型，当微电网检测点处测得的电流小波能量谱值大于故障检测阈值,则判定馈线上发生短路故障，将故障电流小波能量谱波形的第一个峰值大小与此时的微电网容量、检测得到的故障初始相角代入根据故障类型所对应的故障区域定位公式中计算得到短路点到检测点的距离，从而确定微电网发生短路故障的区域；本发明适用于不同容量下并网模式交流微电网短路故障区域，能使并网模式下交流微电网可靠运行并实现选择性保护。

本发明授权一种并网模式交流微电网短路故障区域定位方法在权利要求书中公布了：1.一种并网模式交流微电网短路故障区域定位方法，用于对不同容量下并网模式交流微电网短路故障进行区域定位，其特征在于：所述方法包括近似模型确立方法和故障区域定位方法，通过OLS-RBF神经网络算法构建短路故障区域定位的快速计算模型，当微电网检测点处测得的电流小波能量谱值大于故障检测阈值,则判定馈线上发生短路故障，将故障电流小波能量谱波形的第一个峰值大小与此时的微电网容量、检测得到的故障初始相角代入根据故障类型所对应的故障区域定位公式中计算得到短路点到检测点的距离，从而确定微电网发生短路故障的区域； 所述近似模型确立方法中，RBF神经网络算法由输入层、隐藏层和输出层神经元构成；其中，输入层用来接收训练神经网络的训练集数据；隐含层通过径向基函数将输入层的低维线性不可分问题映射到高维空间，使其线性可分，径向基函数的映射过程以公式一表述为 φi为第i个隐含层神经元的基函数，ci为第i个隐含层神经元的中心点，σi为第i个隐含层神经元的中心点宽度，||x-ci||表示样本点与中心点之间的欧氏距离； 当故障电流小波能量谱值对应的样本点越靠近中心点ci时，隐含层的输出就越大，RBF神经网络是局部逼近的神经网络，在样本空间内的高斯函数仅在有限范围内是非零值；最后一层为输出层，输出层与隐含层之间使用线性权值连接，以公式表述为 y为预测点的实际值，y^为RBF神经网络的输出值，ε为实际值与预测值之间的误差，对训练集中的采样点该项值为0，λi为权值； 所述OLS-RBF神经网络通过正交最小二乘法对径向基函数的中心点进行选取，使用已获得的中心点和设定的中心点宽度确定连接隐含层到输出层的权值； 由公式一、公式二可知， 径向基函数中心点ci、径向基函数中心点宽度σi和输出权值λi决定了该神经网络模型的精度。

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