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龙图腾网获悉国网山东省电力公司诸城市供电公司申请的专利基于深度学习的电力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：CN121349752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511908931.6，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权基于深度学习的电力系统故障诊断方法及系统是由庄洋;徐振东;周涵;张睿钊;张砚斌;樊传玺;王靖琰;徐明伟;金浩东;张云龙;苑龙泉;高倩;王朋;陈金辉设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的电力系统故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于电力系统运维技术领域，提供了基于深度学习的电力系统故障诊断方法及系统，方法包括：获取解析所有继电保护装置动作逻辑数据并存储；通过逻辑数字化引擎构建含动作逻辑关联关系的保护逻辑知识图谱；利用图神经网络构虚拟电网故障仿真模型；模拟故障场景记录动作过程数据；分析逻辑交互特征识别隐性风险并生成优化建议。本发明解决异构数据整合难、复杂故障仿真不足、隐性风险难识别问题，提升故障诊断精度与实用性。

本发明授权基于深度学习的电力系统故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的电力系统故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电力系统中所有继电保护装置的动作逻辑数据，解析所有继电保护装置的动作逻辑关联关系，并将所述动作逻辑数据存储至预设数据库； 通过逻辑数字化引擎对所述动作逻辑数据进行统一翻译与建模，将逻辑描述转换为标准化的可计算逻辑单元，并通过实体识别与关系映射构建包含所有继电保护装置的动作逻辑关联关系的保护逻辑知识图谱； 基于保护逻辑知识图谱，利用图神经网络对电力系统拓扑结构与继电保护装置逻辑关联关系，构建虚拟电网故障仿真模型，模拟电力系统中保护装置的并行交互运行状态； 通过虚拟电网故障仿真模型，模拟生成若干故障场景，并记录每种故障场景下所有继电保护装置的动作过程数据； 分析动作过程数据中继电保护装置的逻辑交互特征，识别电力系统中的隐性风险，并结合保护逻辑知识图谱，生成自适应逻辑优化建议； 其中，所述构建包含所有继电保护装置的动作逻辑关联关系的保护逻辑知识图谱，具体包括： 通过逻辑数字化引擎加载动作逻辑数据，对所述动作逻辑数据进行统一翻译，将异构的逻辑描述转换为标准化的可计算逻辑单元； 基于翻译后的可计算逻辑单元，进行实体识别与关系映射，识别继电保护装置、逻辑判据和动作规则作为实体，并定义实体间的时序、条件和依赖关系作为边，构建初步图结构； 通过图数据库技术存储和管理将初步图结构整合为保护逻辑知识图谱，所述保护逻辑知识图谱包含所有继电保护装置的动作逻辑关联关系； 所述构建虚拟电网故障仿真模型，具体包括： 基于保护逻辑知识图谱，利用图神经网络提取电力系统拓扑结构与继电保护装置逻辑关联关系的特征表示，所述图神经网络通过节点嵌入和边权重学习，建模继电保护装置间的交互依赖和时序约束； 结合强化学习算法优化图神经网络模型，构建虚拟电网故障仿真模型，所述虚拟电网故障仿真模型模拟电力系统中保护装置的并行交互运行状态，包括初始化仿真环境、设置并行计算框架和集成实时交互逻辑； 通过对比历史故障数据与仿真输出，调整虚拟电网故障仿真模型参数，验证虚拟电网故障仿真模型的准确性和稳定性； 所述识别电力系统中的隐性风险，具体包括： 提取继电保护装置动作的局部时序模式，通过长短期记忆网络学习跨时间步的决策路径依赖关系，基于正常工况下的历史数据建立保护动作行为基准模型，并采用基于密度的聚类算法将实时动作过程数据与基准模型进行比对，将动作时序差超过±20ms、判据输出与预期不一致的交互行为标记为异常交互行为； 基于逻辑交互特征分析结果，结合保护逻辑知识图谱，通过模式匹配和图遍历技术，定位风险源和影响范围，识别电力系统中的隐性风险，所述隐性风险包括越级跳闸逻辑漏洞、逻辑冲突； 遍历保护装置间的逻辑关联关系，计算保护装置间的最短动作路径，若保护逻辑知识图谱中存在上游继电保护装置的动作时序早于直接下游继电保护装置，且时差超过定值单规定的配合时限时，判定为越级跳闸逻辑漏洞； 对比不同厂家保护装置在相同故障条件下的逻辑表达式输出，当相同输入条件产生互斥的判断结果时，标记为逻辑冲突； 根据识别的隐性风险，生成自适应逻辑优化建议，并通过仿真验证优化效。

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