買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)恭喜武漢大學(xué);國(guó)網(wǎng)河南省電力公司電力科學(xué)研究院;國(guó)家電網(wǎng)有限公司申請(qǐng)的專利電力系統(tǒng)故障方位判別方法、裝置、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113902946B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30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：202111172769.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)電力系統(tǒng)故障方位判別方法、裝置、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由孫建軍;彭珉軒;劉書銘;鄭晨;查曉明;李瓊林;王毅設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-10-08向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本電力系統(tǒng)故障方位判別方法、裝置、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)故障檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種電力系統(tǒng)故障方位判別方法、裝置、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：構(gòu)建待檢測(cè)電力系統(tǒng)的系統(tǒng)仿真模型，并獲取故障數(shù)據(jù)集合；對(duì)故障數(shù)據(jù)集合進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，以獲取電力訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合與電力測(cè)試數(shù)據(jù)集合；構(gòu)建初始卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并根據(jù)電力訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合對(duì)初始卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，以獲取待測(cè)試卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將電力測(cè)試數(shù)據(jù)集合輸入待測(cè)試卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行測(cè)試，在測(cè)試結(jié)果滿足預(yù)設(shè)測(cè)試條件時(shí)，將該待測(cè)試卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為故障測(cè)試模型；根據(jù)故障測(cè)試模型對(duì)待檢測(cè)電力系統(tǒng)進(jìn)行故障方位判別。本發(fā)明通過上述方法利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型快速判斷電力系統(tǒng)中的故障方位。

本發(fā)明授權(quán)電力系統(tǒng)故障方位判別方法、裝置、終端設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種電力系統(tǒng)故障方位判別方法，其特征在于，所述方法包括：獲取待檢測(cè)電力系統(tǒng)的系統(tǒng)類型，并根據(jù)所述系統(tǒng)類型建立系統(tǒng)仿真模型；獲取預(yù)設(shè)故障信息集合，并根據(jù)所述預(yù)設(shè)故障信息集合對(duì)所述系統(tǒng)仿真模型進(jìn)行故障模擬，其中，所述預(yù)設(shè)故障信息集合包括以下類型的故障信息：短路類型、短路發(fā)生位置、短路發(fā)生時(shí)間、短路電阻值、基于電機(jī)靜止啟動(dòng)獲取的負(fù)荷沖擊故障、預(yù)設(shè)節(jié)點(diǎn)的電壓、電流、功率數(shù)據(jù)以及故障所在支路數(shù)據(jù)；檢測(cè)故障模擬過程中產(chǎn)生的故障數(shù)據(jù)，以獲取故障數(shù)據(jù)集合；根據(jù)預(yù)設(shè)數(shù)值邊界獲取所述故障數(shù)據(jù)集合中的異常數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)，并對(duì)所述異常數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)值修正，以獲取修正數(shù)據(jù)；對(duì)所述修正數(shù)據(jù)與所述正常數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化處理，以獲取故障數(shù)據(jù)集合預(yù)處理結(jié)果；根據(jù)預(yù)設(shè)集合比例對(duì)所述故障數(shù)據(jù)集合預(yù)處理結(jié)果進(jìn)行集合劃分，以獲取電力訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合與電力測(cè)試數(shù)據(jù)集合；構(gòu)建一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為初始卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將所述電力訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合輸入所述初始卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型根據(jù)預(yù)設(shè)優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練，以獲取待測(cè)試卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中，預(yù)設(shè)優(yōu)化目標(biāo)為以交叉熵?fù)p失函數(shù)最小化為目標(biāo)，所述訓(xùn)練的過程中采用Adam優(yōu)化器來(lái)更新調(diào)整模型參數(shù)；將所述電力測(cè)試數(shù)據(jù)集合輸入所述待測(cè)試卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行測(cè)試，在測(cè)試結(jié)果滿足預(yù)設(shè)測(cè)試條件時(shí)，將所述待測(cè)試卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為待檢測(cè)電力系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的故障測(cè)試模型；根據(jù)所述故障測(cè)試模型對(duì)所述待檢測(cè)電力系統(tǒng)進(jìn)行故障方位判別。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人武漢大學(xué);國(guó)網(wǎng)河南省電力公司電力科學(xué)研究院;國(guó)家電網(wǎng)有限公司，其通訊地址為：430072 湖北省武漢市武昌珞珈山；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。