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龙图腾网获悉国网四川省电力公司电力科学研究院申请的专利一种综合多因素下的配电网故障预警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：CN118917468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202410967617.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种综合多因素下的配电网故障预警方法是由张泰;陈少卿;滕予非;罗东辉;乔云池;黄长久;蒋容设计研发完成，并于2024-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种综合多因素下的配电网故障预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种综合多因素下的配电网故障预警方法，包括：获取预处理后配电网的多源故障信息；多源故障信息包括：人为因素信息、气象因素信息和电力设备因素信息；利用时间序列预测算法预测[t0，t0+t′]时间段内的电力设备因素特征；根据历史电力设备因素信息提取电力设备正常运行时和故障时的电力设备因素特征，并利用FCM聚类算法计算[t0，t0+t′]时间段内的电力设备因素特征属于故障时的隶属度；根据人为因素信息和气象因素信息计算当前时刻t0的偶然性故障触发因子；根据[t0，t0+t′]时间段内的电力设备因素特征属于故障时的隶属度和时刻t0的偶然性故障触发因子计算得到时刻t0的故障触发值，进行故障预警。

本发明授权一种综合多因素下的配电网故障预警方法在权利要求书中公布了：1.一种综合多因素下的配电网故障预警方法，其特征在于，包括：S1：获取预处理后配电网的多源故障信息；其中，所述多源故障信息包括：人为因素信息、气象因素信息和电力设备因素信息；S2：对电力设备因素信息进行特征提取得到电力设备因素特征；所述电力设备因素信息包括但不限于：电力设备运行时的电压、电流、频率、以及温度；配电网中的电力设备主要包括：变压器和架空线路；所述对电力设备因素信息进行特征提取包括：S21：获取时刻t的电力设备因素信息，将时刻t的电力设备因素信息输入深度自编码网络的编码器进行编码得到编码后的中间特征；S22：将t-t″时刻到时刻t的中间特征组成特征序列，并利用LSTM网络融合特征序列的上下文信息得到时刻t的电力设备因素特征；重复步骤S21-S22得到当前时刻t0、以及当前时刻t0之前所有时刻的电力设备因素特征；S3：根据历史电力设备因素特征利用时间序列预测算法预测从当前时刻t0开始，到之后t0+t′时间段内的电力设备因素特征；S4：根据历史电力设备因素信息提取电力设备正常运行时和故障时的电力设备因素特征，并利用FCM聚类算法计算[t0，t0+t′]时间段内的电力设备因素特征属于故障时的隶属度；所述利用FCM聚类算法计算[t0，t0+t′]时间段内的电力设备因素特征属于故障时的隶属度包括：S41：利用FCM聚类算法将电力设备正常运行时和故障时的电力设备因素特征划分为正常运行数据和故障运行数据两个分组，并求出每个分组的聚类中心；S42：根据正常运行数据和故障运行数据两个分组的聚类中心计算[t0，t0+t′]时间段内的电力设备因素特征属于故障时的隶属度；S5：根据人为因素信息和气象因素信息计算当前时刻t0的偶然性故障触发因子；所述步骤S5包括：S51：提取人为因素信息中时刻t0配电网区域的人员信息并计算人为因素修正系数，所述人员信息包括人员的类别、人员的体温、以及人员与配电网设备的最短距离；所述人为因素修正系数P包括： 其中，N表示配电网区域内人员的总数；Pi表示配电网区域内第i个人员的故障诱发因子；Ci表示人员i的类别；Ci＝0表示人员i属于内部工作人员；Ci＝1表示人员i属于其余人员；ε表示设定的温度阈值；φ表示设定的安全距离阈值；表示人员i的体温；a表示权重参数；表示人员i距离配电网设备的最短距离；S52：根据天气预报获取[t0，t0+t′]时间段内的天气情况，判断[t0，t0+t′]时间段内是否会发生极端天气；若是则根据历史气象因素信息得到历史发生极端天气的次数以及极端天气情况下发生故障的次数计算天气因素修正系数S53：根据人为因素修正系数和天气因素修正系数计算得到偶然性故障触发因子α＝P×W；S6：根据[t0，t0+t′]时间段内的电力设备因素特征属于故障时的隶属度和时刻t0的偶然性故障触发因子计算得到时刻t0的故障触发值；判断时刻t0的故障触发值是否大于设定阈值，若是则进行故障预警。

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