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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司珠海供电局申请的专利电力系统的故障恢复方法、故障恢复装置和电子设备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：CN119168620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411280107.6，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权电力系统的故障恢复方法、故障恢复装置和电子设备是由侯祖锋;丘冠新;梁苑;林桂辉;麦家怡;王富友;韩珊珊设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力系统的故障恢复方法、故障恢复装置和电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种电力系统的故障恢复方法、故障恢复装置和电子设备。该方法包括：获取当前的电力系统中的故障特征，并将当前的故障特征输入至故障模型中，得到当前的故障类型，其中，故障模型为采用多组历史的数据训练得到的，每一组历史的数据包括历史的故障特征以及对应的历史的故障类型，故障特征为电力系统的异常变化数据；根据当前的故障类型确定对应的故障恢复模型，故障恢复模型包括目标函数和约束条件，采用自适应量子粒子群算法对故障恢复模型进行求解，得到最优故障位置，基于故障类型和最优故障位置确定故障恢复方案，并执行对应的故障恢复方案，该方法解决了现有技术中故障检测方法准确度低的问题。

本发明授权电力系统的故障恢复方法、故障恢复装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种电力系统的故障恢复方法，其特征在于，包括： 获取当前的电力系统中的故障特征，并将当前的所述故障特征输入至故障模型中，得到当前的故障类型，其中，所述故障模型为采用多组历史的数据训练得到的，每一组所述历史的数据包括历史的故障特征以及对应的历史的故障类型，所述故障特征为所述电力系统的异常变化数据； 根据当前的所述故障类型确定对应的故障恢复模型，采用自适应量子粒子群算法对所述故障恢复模型进行求解，得到最优故障位置，所述最优故障位置为粒子的全局最优位置，所述故障恢复模型包括目标函数和约束条件，基于所述故障类型和所述最优故障位置确定故障恢复方案，并执行对应的所述故障恢复方案， 采用自适应量子粒子群算法对所述故障恢复模型进行求解，得到最优故障位置，包括： 在所述故障恢复模型中，随机生成量子粒子群； 初始化所述量子粒子群的每个粒子的状态，得到粒子的初始位置和初始速度，所述初始位置随机分布在解空间中，表示为，其中，和分别表示所述解空间的下界和上界，为用于生成一个[0,1]之间的随机数的函数，所述初始速度为随机数或零； 根据所述故障恢复模型中的所述目标函数，计算所述粒子的第一适应度值； 利用所述第一适应度值，更新所有所述粒子的个体历史最优位置； 对所有所述粒子的所述个体历史最优位置进行分析，获取最优粒子的所述个体历史最优位置，所述最优粒子为所述个体历史最优位置对应的所述粒子，所述最优粒子的所述个体历史最优位置为所述全局最优位置； 基于所述粒子的所述初始速度、所述初始位置和量子行为，得到所述粒子的当前位置； 根据所述粒子的所述个体历史最优位置和所述粒子的当前位置，更新所述粒子的所述全局最优位置； 根据更新后的所述全局最优位置，计算所述全局最优位置的第二适应度值； 比较所述第一适应度值和所述第二适应度值，从而判断所述粒子的适应度值的变化趋势； 根据所述粒子的所述适应度值的变化趋势，判断所述自适应量子粒子群算法的参数是否满足预定条件，所述预定条件至少为所述自适应量子粒子群算法中的所述目标函数的函数值的收敛曲线收敛至所述最优故障位置对应的解，所述参数包括收敛因子、惯性权重参数和学习因子； 在所述自适应量子粒子群算法的参数不满足预定条件的情况下，利用自适应策略，动态调整所述参数，直至所述自适应量子粒子群算法满足终止条件，输出所述最优故障位置，所述终止条件为迭代次数达到迭代次数阈值和所述第二适应度值小于等于适应度值阈值中的一个。

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