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龍圖騰網恭喜國網浙江省電力有限公司臺州供電公司申請的專利基于時空圖卷積網絡模型的變電站二次設備故障定位方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119557740B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510127809.9，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權基于時空圖卷積網絡模型的變電站二次設備故障定位方法是由常俊曉;吳堅;盧姬;應宇鵬;虞家駿;張浩;周威錚;張琦;潘光輝;蔣旭;黃鎮;王家琪;耿嬌;葉仁杰;葉敏芝設計研發完成，并于2025-02-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于時空圖卷積網絡模型的變電站二次設備故障定位方法在說明書摘要公布了：本發明提供了基于時空圖卷積網絡模型的變電站二次設備故障定位方法，基于變電站二次設備的歷史故障數據提取特征信息，將二次設備的運行狀態、SVGOOSE信號接收狀態和采樣值按照時間序列排列生成故障特征集；基于時間序列中故障特征集變化趨勢，對故障特征數據進行多模態特征融合；基于故障特征構建STGCN模型；利用歷史故障樣本訓練STGCN模型，通過數據預處理和特征篩選提取出與故障高度相關的特征，構建優化的特征集合，不斷提升模型的故障定位精度，全面建立故障特征信息與故障類別的關聯映射關系；結合故障推理規則，將特征集合輸入STGCN模型，利用模型的時空圖卷積能力準確定位二次設備故障，實現了提升對變電站二次設備故障診斷的準確性和效率的功能。

本發明授權基于時空圖卷積網絡模型的變電站二次設備故障定位方法在權利要求書中公布了：1.基于時空圖卷積網絡模型的變電站二次設備故障定位方法，其特征在于：包括以下步驟：S1：獲取二次設備的歷史數據，構建包括運行狀態信息、SVGOOSE接收狀態信息和采樣值的故障特征集；將故障特征數據按照時間序列排序，與相應的二次設備故障逐一對應；S2：提取并篩選高相關性的故障特征，構建篩選后的故障特征集；S3：基于時間序列對故障特征集的數據進行多模態特征融合處理得到故障特征融合數據；具體步驟為：S31：根據歷史數據中故障特征集的數據取值、變化趨勢和變化速率構建故障特征融合權重矩陣；設故障特征集中的數據為；a為大于1的常數；故障特征越限系數為： ；設b為小于1的常數，表示故障特征在時段內的變化量；變化趨勢系數為： ；設為故障特征基礎系數，根據故障特征重要性進行調整；則故障特征融合系數為： ；組合所有故障特征對應的故障特征融合系數得到故障特征融合權重矩陣；S32：將故障特征集與故障特征融合權重矩陣相乘得到故障特征融合數據；S4：構建包括三層1D-CNN網絡和一層GCN網絡的STGCN模型用于同時學習特征圖數據的空間和時間特征；將故障特征融合數據劃分為訓練集和測試集，訓練集用于進行模型學習，測試集用于評估模型的性能和準確性；得到訓練后的STGCN模型；S5：設定自適應天氣條件的故障特征信息數量動態閾值以檢測二次設備故障；當檢測到二次設備故障時，依據故障推理規則診斷和定位故障位置；若推理規則無法準確定位故障位置，則將故障特征融合數據輸入訓練后的STGCN模型，通過模型識別和定位二次設備的故障位置。

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