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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利自适应特征选择的电弧故障检测方法及相关装置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：CN120408205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510897636.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权自适应特征选择的电弧故障检测方法及相关装置是由李喆;骆守康;张煜波;李扬;孙晓佳;张勇;谭琨;耿博设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应特征选择的电弧故障检测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种自适应特征选择的电弧故障检测方法及相关装置，该方法包括：获取训练数据集和测试数据集；对训练数据集中的数据进行分类，得到3类数据集；对3类数据集采用预设PSO算法优化DWT分解参数并进行特征选择，得到3组最优DWT分解参数和3个特征子集；基于测试数据集、3类数据集、3组最优DWT分解参数和3个特征子集分别对预设分类模型进行训练，得到3个目标分类模型；获取待识别数据；确定待识别数据对应的目标负载类型；确定3个目标分类模型中与目标负载类型对应的第一目标分类模型；通过第一目标分类模型对待识别数据进行识别，得到目标故障检测结果。采用本申请，提升了电弧故障检测的准确率。

本发明授权自适应特征选择的电弧故障检测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种自适应特征选择的电弧故障检测方法，其特征在于，应用于电子设备，所述电子设备与目标电力系统连接，包括： 获取训练数据集和测试数据集；所述训练数据集和所述测试数据集中的数据均为针对所述目标电力系统中的电网设备的电流数据； 对所述训练数据集中的数据进行分类，得到3类数据集； 对所述3类数据集采用预设PSO算法优化DWT分解参数并进行特征选择，得到3组最优DWT分解参数和3个特征子集；每一类数据集对应一组最优DWT分解参数和一个特征子集； 基于所述测试数据集、所述3类数据集、所述3组最优DWT分解参数和所述3个特征子集分别对预设分类模型进行训练，得到3个目标分类模型； 获取待识别数据；所述待识别数据为针对所述目标电力系统中的电网设备的电流数据； 确定所述待识别数据对应的目标负载类型； 确定所述3个目标分类模型中与所述目标负载类型对应的目标分类模型，得到第一目标分类模型； 通过所述第一目标分类模型对所述待识别数据进行识别，得到目标故障检测结果；所述目标故障检测结果包括存在电弧故障或不存在电弧故障； 其中，所述预设PSO算法为二元粒子群优化算法，所述对所述3类数据集采用预设PSO算法优化DWT分解参数并进行特征选择，得到3组最优DWT分解参数和3个特征子集，包括： 获取第一类数据集；所述第一类数据集为所述3类数据集中任一数据集； 初始化粒子群及每一粒子的初始位置和初始速度，得到第一粒子群；每一粒子的位置均由一个DWT分解参数编码和一个特征选择掩码构成； 定义第一适应度函数； 对所述第一粒子群进行迭代更新，并根据所述第一适应度函数确定最优粒子；确定所述最优粒子对应的目标DWT分解参数编码和目标特征选择掩码；根据所述目标DWT分解参数编码确定所述第一类数据集对应的最优DWT分解参数，根据所述目标特征选择掩码确定所述第一类数据集对应的特征子集。

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