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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于图像分类的配电网高阻接地故障智能识别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：CN116863233B 。

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：202310859339.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于图像分类的配电网高阻接地故障智能识别方法是由洪翠;童楚;郑泽胤;高伟;郭谋发设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像分类的配电网高阻接地故障智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于图像分类的配电网高阻接地故障智能识别方法。首先使用滑窗技术实时记录零序电压波形；然后利用一维语义分割模型对零序电压中的每个采样点进行分类，并确定故障开始的时刻；其次使用希尔伯特‑黄变换提取信号包络和希尔伯特边际谱，并将其转化为二维灰度图像作为图像分类模型的输入，经过图像分类模型得到分类结果；当输出的组合结果为“畸变和随机”时，则检测到高阻接地故障，反之继续评估下一滑窗数据。本发明使用希尔伯特‑黄变换提取信号包络和希尔伯特边际谱，可有效表征高阻接地故障的随机性和畸变性。本发明首次在高阻接地故障识别中使用语义分割技术，实现像素级分类，识别精度高。

本发明授权一种基于图像分类的配电网高阻接地故障智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分类的配电网高阻接地故障智能识别方法，其特征在于：具体步骤如下：步骤一：实时采集记录零序电压波形数据；使用滑窗技术实时记录零序电压波形，其滑窗的长度和移动步长分别为M个工频周期和N个工频周期；步骤二：疑似接地故障触发；使用一维语义分割模型对每个滑窗的实时数据进行处理，以识别可疑接地故障事件的瞬态过程并确定故障开始时刻；步骤三：接地故障类型识别；获得更长时间的故障零序电压数据，使用希尔伯特-黄变换对零序电压波形进行处理，以得到信号包络和希尔伯特边际谱，然后将信号包络和希尔伯特边际谱转换为二维灰度图像，作为图像分类模型的输入；图像分类模型的输出有四种组合输出，包括“畸变和随机”、“畸变和非随机”、“非畸变和随机”、“非畸变和非随机”；步骤四：高阻接地故障识别；若图像分类模型识别结果为“畸变和随机”时，则检测到高阻接地故障发生；若识别结果为“畸变和非随机”或“非畸变和随机”时，则识别为可疑高阻接地故障；若识别结果为“非畸变和非随机”时，则识别为非故障事件；当识别结果为可疑高阻接地故障或非故障事件时，则对下一个滑窗数据进行评估；步骤二，一维语义分割模型对每个滑窗的实时数据进行处理，以识别可疑接地故障事件的瞬态过程并确定故障开始时刻；一维语义分割模型能实现像素级分类，对零序电压波形每个采样点的分类，分成“TP”和“NA”两类；“TP”类为可疑接地故障事件的瞬态过程；“NA”类为非可疑接地故障事件的瞬态过程；从而可以确定可疑接地故障事件的开始时刻；步骤三的接地故障类型识别包含特征提取和特征分类两个过程；在特征提取过程中，采用希尔伯特-黄变换对信号进行经验模态分解，经验模态分解中计算信号的上下包络为信号包络；希尔伯特频谱在时间轴上的积分为希尔伯特边际谱；提出利用希尔伯特-黄变换提取零序电压的信号包络和希尔伯特边际谱，分别表征高阻接地故障的随机性和畸变性；在特征提取过程具体包括信号包络以及希尔伯特边际谱；信号包络检测由高阻接地故障引起的零序电压信号幅度变化；信号包络的计算公式为： 其中xt和yt分别是信号的实部和虚部，mxt和myt是实部和虚部对应的移动平均值；不同故障情况下的零序电压的信号包络情况不同；对于单相接地故障，信号包络在故障发生后保持平稳；对于高阻接地故障，信号包络在故障发生后存在波动；当信号包络是波动时，则说明信号具有随机性；希尔伯特边际谱用于测量信号的边际频谱，其计算公式为: 其中T是信号的持续时间，xt是信号，ft是在0和1之间变化的调频函数；非高阻单相接地故障与高阻接地故障的主要频率分布范围和相同频率下的边缘频谱峰值，在希尔伯特边际谱上表现出显著差异；希尔伯特边际谱是对希尔伯特频谱在时间轴上进行积分，用频率的总能量分布来表示畸变性。

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