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龙图腾网获悉中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院;中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局申请的专利基于K-均值算法的高压直流输电系统故障诊断方法及系统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：CN117195025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202311161026.X，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于K-均值算法的高压直流输电系统故障诊断方法及系统是由陈潜;李强;武霁阳;彭光强;黄义隆;国建宝;王电处;王金玉;王宁;张宇恒;王玉俊;杨洋设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于K-均值算法的高压直流输电系统故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于K‑均值算法的高压直流输电系统故障诊断方法及系统,根据HVDC系统故障录波得到的故障数据，按通道对故障数据进行零均值规范处理，组成原始数据集,对所述原始数据集中故障样本数据进行贴标签处理,建立KM故障诊断模型，设置模型初始类聚中心个数，采用所述训练集和测试集完成摸模型的验证合格后，获得最优KM故障诊断模型。采用所述最优KM故障诊断模型对实时HVDC系统故障进行诊断，并生成可视化诊断结果。本发明采用基于K‑均值算法的高压直流输电系统故障诊断方法可以提高故障诊断的效率和准确性，帮助工程师快速解决问题，减少故障带来的影响。

本发明授权基于K-均值算法的高压直流输电系统故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于K-均值算法的高压直流输电系统故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： S1：根据高压直流输电系统故障录波得到的故障数据，按通道对故障数据进行零均值规范处理，组成原始数据集； S2：对所述原始数据集中故障样本数据进行贴标签处理，并划分为训练集和测试集，其中所述贴标签处理包括： 对原始数据集中的故障样本数据，为每个样本贴上相应的标签，具体按照以下标签对故障样本进行处理： 标签1：交流故障； 标签2：直流故障； 标签3：整流器短路； 标签4：逆变器故障； 根据实际故障类型的情况，将每个故障样本归类到对应的标签中； S3：建立KM故障诊断模型，设置模型初始类聚中心个数，采用所述训练集和测试集完成摸模型的验证合格后，获得最优KM故障诊断模型； 其中所述建立KM故障诊断模型，具体包括： S31：随机从原始数据集中选取k个点，每个点初始地代表每个簇的聚类中心； S32：计算剩余各个样本到所述聚类中心的距离，并将其赋给最近的簇； S33：重新计算每一簇的平均值； 重复S31-S33，直至相邻两次调整变化程度小于一阈值时，则说明数据聚类形成的簇已经收敛； 所述建立KM故障诊断模型，还包括： 在每次迭代中判断每个样本的分类是否正确，若不正确，则进行调整，在全部样本调整完后，修改聚类中心，进入下一次迭代；否则继续迭代； 其中，设置迭代终止条件为： 没有对象被重新分配给不同的聚类； 或聚类中心再发生变化；或误差平方和局部达到最小阈值； 所述建立KM故障诊断模型，还包括：每次迭代后寻找新的聚类中心，具体为：在每一次迭代后找出所有簇中半径最大的簇，在该簇中选择相距最远的两个样本点作为新的聚类中心，并和其他的聚类中心重新进行迭代，每次迭代结束后计算聚类测度值之比； S4：采用所述最优KM故障诊断模型对实时高压直流输电系统故障进行诊断，并生成可视化诊断结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院;中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局，其通讯地址为：510000 广东省广州市黄埔区科学大道223号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。