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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司中山供电局申请的专利一种基于机器学习的配电网故障自愈方法和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：CN116975766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310961391.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于机器学习的配电网故障自愈方法和系统是由邱军旗;林雄锋;卢小海;李声云;张立航;张脱设计研发完成，并于2023-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的配电网故障自愈方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于机器学习的配电网故障自愈方法和系统，属于配电网故障自愈技术领域。本发明通过采集故障发生前后配电网中若干线路信息和设备信息，并提取其中的主干线路信息，然后对主干线路信息进行标准化处理，以使不同的设备具有相同标准化的信息，然后利用线路上大量的标准化设备信息和故障点信息进行基于机器学习的故障识别模型训练，最后，当主干线路采用传统自愈方式复电失败后，利用故障识别模型所识别的故障点位置和相应的联络开关信息进行再次复电。本发明在传统自愈的基础上，采用基于机器学习得到的识别模型进行传统自愈复电失败的补充方案，提升了配电网故障自愈的可靠性。

本发明授权一种基于机器学习的配电网故障自愈方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的配电网故障自愈方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集配电网故障前后设定时间段内的线路信息、设备运行信息以及联络开关信息； 基于配电网的所述线路信息提取配电网中待监测主干线路信息，并关联主干线路上设备的故障信息和所述联络开关信息； 将主干线路上收集到的信息进行标准化处理，得到主干线路上的关联设备，针对每个关联设备，将故障时收集到的所有故障信息标准化为设备之前的信息、设备自身的信息和设备之后的信息，所述关联设备为互相存在供电联系的设备； 以主干线路上的标准化后的关联设备信息为训练数据，对应的故障点信息为标签，进行基于机器学习的故障识别模型训练； 响应于当前主干线路复电失败信号，基于所述故障识别模型所识别的故障点位置和相应的联络开关信息进行再次复电； 将主干线路上收集到的信息进行标准化处理，具体包括： 对主干线路上的所有设备按照所处位置进行划分，针对每个设备，得到相关联的前后设备； 对所述关联设备的运行信息进行预处理，针对每个设备，得到设备本身、设备之前的信息和设备之后的信息； 根据故障点发生在设备前后的情况得到所述故障点信息； 所述关联设备具体包括： 当前设备的上游设备和当前设备的下游设备，其中，所述上游设备是指当其分开时会影响到当前设备的带电状态的设备，下游设备是指与当前设备分开时会影响到其带电状态的设备。

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;广东电网有限责任公司中山供电局，其通讯地址为：510600 广东省广州市越秀区东风东路757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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