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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司韶关供电局申请的专利一种配电网的智能故障诊断方法与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：CN120405325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510913829.9，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种配电网的智能故障诊断方法与系统是由林贵佳;汪志豪;郭海波;张明剑;邹诗霖;李文俊;王子琦;金滇黔;谢瑞坤;黄宗鑫;李智益;肖诚华;曾朋节;胡晋;杨帆弘志;张玄易;冯如枫;陈源丰;李志兴;陈明;黄振科;陈世贵;刘聪;罗强明;胡长顺;陈义杰;任海林;潘裕东;廖峻辉;肖江南;陈雄辉设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配电网的智能故障诊断方法与系统在说明书摘要公布了：本申请公开一种配电网的智能故障诊断方法与系统，方法包括获取节点的实时电位信号；将所述实时电位信号输入预先训练的故障类型分类器，得到所述节点的故障类型；以及对所述实时电位信号进行三维重建，得到三维可视化电位图像；根据所述三维可视化电位图像和所述配电网的空间拓扑结构，确定故障点的位置；在所述三维可视化电位图像上显示所述故障点的位置和所述故障类型。上述的方法可以精准识别故障类型并定位故障点，并可以直观显示，提高了故障诊断的效率和准确性。

本发明授权一种配电网的智能故障诊断方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种配电网的智能故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取节点的实时电位信号； 将所述实时电位信号输入预先训练的故障类型分类器，得到所述节点的故障类型，其中，所述故障类型分类器由电位差值矩阵和预先建立的空间拓扑特征库进行特征分类训练得到，且所述故障类型分类器包含所述节点的电位差值与故障类型间的对应关系，以及故障类型的电位分布，所述电位差值矩阵由所述节点的电位信号得到； 对所述实时电位信号进行三维重建，得到三维可视化电位图像； 根据所述三维可视化电位图像和所述配电网的空间拓扑结构，确定故障点的位置； 在所述三维可视化电位图像上显示所述故障点的位置和所述故障类型； 其中，将所述实时电位信号输入预先训练的故障类型分类器，得到所述节点的故障类型，包括： 根据所述实时电位信号和所述空间拓扑结构，得到实时电位信号的传播路径特性； 将所述实时电位信号的传播路径特性与所述故障类型分类器中的故障路径特性进行匹配，得到故障类型； 其中，根据所述三维可视化电位图像和电网的空间拓扑结构，确定故障点位置，包括： 根据所述三维可视化电位图像和所述空间拓扑结构，得到所述节点的覆盖矩阵； 根据所述覆盖矩阵，对所述三维可视化电位图像进行区域划分； 若划分区域的电位差值与所述故障类型匹配，则通过边界提取算法标注故障区域，得到故障区域图像； 对所述故障区域图像进行数字化处理，得到数字化电位矩阵； 通过梯度下降算法迭代优化所述数字化电位矩阵的像素值与所述故障类型的空间对应关系，确定故障点位置； 其中，预先建立空间拓扑特征库的步骤，所述预先建立空间拓扑特征库的步骤包括： 采集所述节点的电位信号，并根据所述电位信号得到电位变化序列； 根据所述电位变化序列和故障信号的能量分布特性，得到目标序列； 获取所述目标序列的时频局部化特征，并根据所述节点的地理位置坐标和电气连接类型，得到所述节点的电位特征向量； 根据所述节点的电位特征向量，获取所述时频局部化特征在空间拓扑结构中的传播路径特性，得到空间时频分布特征； 根据所述空间时频分布特征得到空间拓扑特征库。

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广东电网有限责任公司韶关供电局，其通讯地址为：512028 广东省韶关市武江区工业西路66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”。