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龍圖騰網(wǎng)恭喜國網(wǎng)北京市電力公司;國家電網(wǎng)有限公司;華北電力大學(xué)申請(qǐng)的專利配電網(wǎng)故障原因的分類方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114595746B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210153601.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/24；該發(fā)明授權(quán)配電網(wǎng)故障原因的分類方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由于希娟;及洪泉;張淼;于浩然;宣振文;趙賀;王志勇;李鑫明;劉碩;劉灝;畢天姝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-18向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本配電網(wǎng)故障原因的分類方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種配電網(wǎng)故障原因的分類方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。其中，該方法包括：獲取不同故障類型的配電網(wǎng)故障的零序電流波形數(shù)據(jù)；基于從零序電流波形數(shù)據(jù)中選取的目標(biāo)波形數(shù)據(jù)，確定訓(xùn)練集和測試集；分別對(duì)訓(xùn)練集和測試集進(jìn)行分解處理得到第一特征向量和第二特征向量；將第一特征向量進(jìn)行歸一化處理后輸入至初始故障原因分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的故障原因分類模型；將第二特征向量進(jìn)行歸一化處理后輸入至訓(xùn)練后的故障原因分類模型，得到配電網(wǎng)故障的故障原因分類結(jié)果。本發(fā)明解決了由于現(xiàn)有技術(shù)中采用人工巡線方式對(duì)配電網(wǎng)故障原因進(jìn)行分類識(shí)別，造成的人力成本投入大且識(shí)別準(zhǔn)確率低的技術(shù)問題。

本發(fā)明授權(quán)配電網(wǎng)故障原因的分類方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種配電網(wǎng)故障原因的分類方法，其特征在于，包括：獲取不同故障類型的配電網(wǎng)故障的零序電流波形數(shù)據(jù)；基于從所述零序電流波形數(shù)據(jù)中選取的目標(biāo)波形數(shù)據(jù)，確定訓(xùn)練集和測試集，其中，所述目標(biāo)波形數(shù)據(jù)包括：在發(fā)生所述配電網(wǎng)故障之前的第一預(yù)定時(shí)間段內(nèi)的零序電流波形數(shù)據(jù)，以及發(fā)生所述配電網(wǎng)故障之后的第二預(yù)定時(shí)間段內(nèi)的零序電流波形數(shù)據(jù)；分別對(duì)所述訓(xùn)練集和所述測試集進(jìn)行分解處理得到的具有信號(hào)局部特征的本征模態(tài)函數(shù)分量，對(duì)應(yīng)得到第一特征向量和第二特征向量；將所述第一特征向量進(jìn)行歸一化處理后輸入至初始故障原因分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的故障原因分類模型，其中，所述初始故障原因分類模型為基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建得到的；將所述第二特征向量進(jìn)行歸一化處理后輸入至所述訓(xùn)練后的故障原因分類模型，得到所述配電網(wǎng)故障的故障原因分類結(jié)果；分別對(duì)所述訓(xùn)練集和所述測試集進(jìn)行分解處理得到的具有信號(hào)局部特征的多個(gè)本征模態(tài)函數(shù)分量，對(duì)應(yīng)得到第一特征向量和第二特征向量，包括：采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法，按照不同的時(shí)間尺度對(duì)所述訓(xùn)練集中的每一個(gè)零序電流波形數(shù)據(jù)進(jìn)行分解處理，得到多個(gè)所述本征模態(tài)函數(shù)分量；采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法，按照不同的時(shí)間尺度對(duì)所述測試集中的每一個(gè)零序電流波形數(shù)據(jù)進(jìn)行分解處理，得到多個(gè)所述本征模態(tài)函數(shù)分量；組合所述訓(xùn)練集對(duì)應(yīng)的多個(gè)所述本征模態(tài)函數(shù)分量，得到第一特征向量，以及組合所述測試集對(duì)應(yīng)的多個(gè)所述本征模態(tài)函數(shù)分量，得到第二特征向量；其中，本征模態(tài)函數(shù)分量表示為： ;其中，IMFj為經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解后的第j個(gè)本征模態(tài)函數(shù)分量；res為殘差分量；n為分解的本征模態(tài)函數(shù)分量總數(shù);將所述第一特征向量進(jìn)行歸一化處理后輸入至初始故障原因分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的故障原因分類模型，包括：將所述第一特征向量進(jìn)行歸一化處理后輸入至初始故障原因分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述配電網(wǎng)故障的第一輸出特征向量；將所述第一輸出特征向量輸入至分類器，并由所述分類器將所述第一輸出特征向量映射為每個(gè)故障原因的第一概率分布值；采用每個(gè)所述故障原因的所述第一概率分布值與預(yù)定標(biāo)簽分布構(gòu)建損失函數(shù)對(duì)所述初始故障原因分類模型進(jìn)行訓(xùn)練，直至滿足預(yù)定停止條件，得到所述訓(xùn)練后的故障原因分類模型，其中，所述預(yù)定停止條件包括以下至少之一：初始故障原因分類模型收斂、滿足預(yù)定訓(xùn)練次數(shù);將所述第二特征向量進(jìn)行歸一化處理后輸入至所述訓(xùn)練后的故障原因分類模型，得到所述配電網(wǎng)故障的故障原因分類結(jié)果，包括：將所述第二特征向量進(jìn)行歸一化處理后輸入至所述訓(xùn)練后的故障原因分類模型，得到所述配電網(wǎng)故障的第二輸出特征向量；將所述第二輸出特征向量輸入至分類器，并由所述分類器將所述第二輸出特征向量映射為每個(gè)故障原因的第二概率分布值；確定每個(gè)所述故障原因的所述第二概率分布值中的最大概率分布值；基于每個(gè)所述故障原因的所述最大概率分布值分別確定對(duì)應(yīng)的所述故障原因分類結(jié)果。

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