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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利双通道时频融合驱动Mamba的主配电网检测分类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：CN120561741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511039350.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权双通道时频融合驱动Mamba的主配电网检测分类方法是由李奇越;任建吉;罗欢;冯秋洋;李帷韬;孙伟;彭登京;程红设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本双通道时频融合驱动Mamba的主配电网检测分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种双通道时频融合驱动Mamba的主配电网检测分类方法，包括：S1.采集不同主配电网拓扑下故障电压电流信号数据，并构建训练集；S2.构建基于双通道时频融合驱动Mamba的模型，用于计算获取第k条故障的故障概率及故障类别标签；S3.所述训练集利用反向传播和梯度下降法对模型训练，得到训练好的主配网故障检测网络，用于输入故障数据集合后映射对应故障分类标签；S4.使用训练后的模型，输入主配电网故障电压电流信号数据，执行检测分类操作。本发明通过多尺度特征重构与跨模态融合，显著提升了复杂噪声环境下的检测鲁棒性，实现了对故障起始时刻、持续时间及传播路径的精准捕捉。

本发明授权双通道时频融合驱动Mamba的主配电网检测分类方法在权利要求书中公布了：1.一种双通道时频融合驱动Mamba的主配电网检测分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.采集不同主配电网拓扑下故障电压电流信号数据，并构建训练集FD； S2.构建基于双通道时频融合驱动Mamba的模型，所述模型采用时域特征处理通道与频域特征处理通道通过跨模态注意力增强机制实现时频特征的动态协同，所述模型包括故障特征重构层、故障特征融合层和mamba网络层，用于计算获取第k条故障的故障概率及故障类别标签，所述故障特征重构层包含注意力权重分配机制、高低频融合与逆变换机制，所述故障特征融合层包含多尺度时频图卷积特征提取机制、跨模态注意力增强机制； S3.所述训练集FD利用反向传播和梯度下降法对模型训练，以得到训练好的主配网故障检测网络，用于输入故障数据集合后映射对应故障分类标签； S4.使用训练后的模型，输入主配电网故障电压电流信号数据，执行检测分类操作； 所述双通道架构包括： 时域特征处理通道，通过对输入信号进行多尺度小波分解，分离高频分量和低频分量，通过注意力机制计算各尺度高频分量的能量权重，基于能量权重将高频分量进行多尺度融合，基于低频分量的跨尺度投影权重将低频分量进行多尺度融合，然后对融合后的高频分量和低频分量分别进行逆变换后进行融合重构原始信号特征； 频域特征处理通道，对输入信号进行离散小波变换后提取时域方向敏感特征，通过连续小波变换获得频域能量分布，并通过跨模态注意力机制融合时频特征，生成残差门控输出； 所述双通道的特征最终汇入Mamba网络层。

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