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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于时空图网络的有源配电网故障定位与识别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：CN120354254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510854703.9，技术领域涉及：H04L51/23；该发明授权基于时空图网络的有源配电网故障定位与识别方法及系统是由吕天光;徐英东;艾芊;杨明;张宇昊;吴钦政;曾海斌设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空图网络的有源配电网故障定位与识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空图网络的有源配电网故障定位与识别方法及系统，涉及有源配电网故障定位与识别技术领域，为：获取故障发生后有源配电网的每一节点数据，搭建结构化的图数据，并标注故障节点及类型，构建样本数据集；以样本数据集为源域数据，对基于时空图网络的故障诊断模型进行预训练；在每一迭代过程中，采用基于梯度优化的多尺度对抗性扰动添加法生成对抗性样本数据，通过数据类别动态平衡机制和置信度评估机制，筛选数据并添加至数据集，利用更新的数据集训练模型；引入目标域数据，采用基于动态核化最大均值差异的迁移学习策略，微调预训练模型；将实际获取的节点数据输入至模型中，实现故障节点的精准定位及故障类型的精确识别。

本发明授权基于时空图网络的有源配电网故障定位与识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空图网络的有源配电网故障定位与识别方法，其特征在于，包括： 获取目标域有源配电网的每一节点数据，将节点数据输入至故障诊断模型中，定位故障节点并识别故障类型；其中，故障诊断模型的训练过程为： 获取故障发生后有源配电网的每一节点数据，搭建结构化的图数据，并标注故障节点及类型，构建样本数据集； 以样本数据集为源域数据，对基于时空图网络的故障诊断模型进行预训练；在每一迭代过程中，采用基于梯度优化的多尺度对抗性扰动添加法生成对抗性样本数据，通过数据类别动态平衡机制和置信度评估机制，筛选数据并添加至数据集，利用更新的数据集训练模型； 引入目标域数据，采用基于动态核化最大均值差异的迁移学习策略，微调预训练模型； 其中，计算目标域数据特征和原域数据特征之间的动态核化最大均值差异损失，以实现特征对齐；基于动态核化最大均值差异损失和故障定位与识别任务损失构建总损失函数，并结合目标域特征对冻结的预训练模型进行微调； 其中，以样本数据集为训练数据集，对基于时空图网络的故障诊断模型进行预训练，包括： 在每一迭代过程中，生成多步长生成的多尺度对抗性扰动并添加至训练数据集中的样本数据中，生成对抗性样本数据，并累积本次添加扰动的梯度以优化下一迭代中扰动的生成； 基于样本数据和生成的对抗性样本数据，引入数据类别动态平衡机制，监测各故障类型的所有样本的分布情况，判断是否满足类别平衡判断条件，并根据类别平衡判断结果，结合置信度评估机制，更新训练数据集； 利用更新后的训练数据集继续训练故障诊断模型，优化模型参数以满足当前迭代次最小化分类误差的优化目标，再进行下一轮次迭代，直至达到最大迭代次数，完成模型训练。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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”。

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