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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于CNN-LSTM的海岛微电网故障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：CN116643116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310389753.5，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种基于CNN-LSTM的海岛微电网故障定位方法是由韩静;李培帅;陈敏强;王艺涵;董彦昊;沈嘉伟设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CNN-LSTM的海岛微电网故障定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于CNN‑LSTM的海岛微电网故障定位方法，包括：海岛微电网故障定位框架构建；海岛微电网μPMU优化配置模型；海岛微电网μPMU优化配置模型求解；海岛微电网故障前后电气变化量分析；CNN‑LSTM模型构建；CNN‑LSTM输入输出构建。本发明的故障定位方法考虑μPMU的优化配置，得到最佳μPMU配置结果。对海岛微电网故障前后的电气变化量进行分析。结合CNN和LSTM的优点，构建CNN‑LSTM模型。结合海岛微电网故障前后电气变化量的分析，构建CNN‑LSTM模型的输入输出。有效的解决了传统CNN模型内部不含循环神经元，无法记忆特征的缺点，极大的提高了故障定位的准确率，并且降低了训练过程的损失。

本发明授权一种基于CNN-LSTM的海岛微电网故障定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN-LSTM的海岛微电网故障定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、海岛微电网故障定位框架构建； 考虑μPMU在满足可观性条件下的优化配置，分析海岛微电网故障特征，明确海岛微电网故障定位方法，构建海岛微电网故障定位框架； S2、海岛微电网μPMU优化配置模型构建； 以μPMU配置数量最少为目标函数，以满足有源配电网络可观性为约束条件，构建海岛微电网μPMU优化配置模型； S3、海岛微电网μPMU优化配置模型求解； 采用离散粒子群算法对其进行求解； S4、海岛微电网故障前后电气变化量分析； 分析海岛微电网故障前后拓扑变化引起的电气量变化； S5、CNN-LSTM模型构建； 结合CNN和LSTM的优点，构建CNN-LSTM模型； S6、CNN-LSTM输入输出构建； 对故障的特征进行分析，将原始的数据变换成更适合算法的故障集； 所述故障定位框架有μPMU优化配置层-故障特征提取层-故障定位层； 所述μPMU优化配置层向故障特征提取层发送最优节点配置结果；故障特征提取层根据μPMU优化配置层提供的最优节点，获得故障发生时的节点电气量；接着对故障的特征进行分析，将原始的数据变换成更适合算法的故障集；故障定位层首先结合CNN和LSTM的优点，构建CNN-LSTM模型；接着将故障特征提取层发送的故障特征作为CNN-LSTM模型的输入，故障点编号作为输出，开始对CNN-LSTM模型进行训练； 所述步骤S2中海岛微电网μPMU优化配置模型构建： μPMU优化模型如下：目标函数为μPMU配置数量最少，约束条件为满足有源配电网络可观性；其模型如下所示： 式中：N代表有源配电网络中的节点个数，由于变电站母线出口处单独考虑，所以i从节点2开始累加，指网络中第i个节点处是否配置μPMU装置，表示在节点处配置μPMU，则表明该节点不配置μPMU；此外，出于安全性考虑，实际配电网络的变电站母线出口处需要安装μPMU装置，因此将也作为该优化模型的约束条件； 所述步骤S4中海岛微电网故障前后电气变化量分析： 故障发生前，系统节点的电压电流分别为，，系统节点导纳矩阵为，可得： 有源配电网故障类型主要包括单相接地故障，两相接地短路，两相故障和三相短路；无论是以上哪种故障，都会使得配电网拓扑结构增加一个故障点；假设故障发生在第i和j个节点之间，其增加的故障点为F，则配电网的节点导纳矩阵为，其展开式如下式所示： 其中Y′是未增加故障点前，原拓扑中n个节点的在故障期间的导纳矩阵，是故障点F与其他拓扑节点之间的互导纳；是故障点F的自导纳； 设故障发生后，各节点的电压和电流矩阵为，，则其满足： 可得： 令，其中的表示如下： 化简后，可得下式： 其中表示不平衡电流； 故障前后电压电流的变化量分别为： 所述步骤S6中CNN-LSTM输入输出构建： 将下式联立： 可得： 所以定义特征向量为： 把故障特征作为CNN-LSTM的输入，故障位置作为输出，即可完成CNN-LSTM输入输出的构建。

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