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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司南平供电公司申请的专利基于格拉姆角场和改进卷积神经网络的配电网单相接地故障检测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：CN119247026B 。

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：202411302666.2，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权基于格拉姆角场和改进卷积神经网络的配电网单相接地故障检测方法是由罗翔;林栋;张振宇;王珏莹;蔡智萍;郭梓毅;陈秉熙;王林;林若寅;康伟;刘坚设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于格拉姆角场和改进卷积神经网络的配电网单相接地故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于格拉姆角场和改进卷积神经网络的配电网单相接地故障检测方法，包括以下步骤：S1、对接地故障特性进行分析，通过相量测量单元PMU从配电网中获取测量数据，再将获取的测量数据通过格拉姆角场GAF获得二维虚拟图像；S2、通过改进卷积神经网络ICNN，利用多尺度特征提取模块及注意力模块分析获得的二维虚拟图像，提取并关注故障数据之间的关键特征；S3、构建配电网单相接地故障的故障检测模型，将故障检测模型分为离线阶段和在线阶段，针对不同在线情况进行故障检测。该方法可以提高不同在线情况下的故障诊断性能。

本发明授权基于格拉姆角场和改进卷积神经网络的配电网单相接地故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于格拉姆角场和改进卷积神经网络的配电网单相接地故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对接地故障特性进行分析，通过相量测量单元PMU从配电网中获取测量数据，再将获取的测量数据通过格拉姆角场GAF获得二维虚拟图像； S2、通过改进卷积神经网络ICNN，利用多尺度特征提取模块及注意力模块分析获得的二维虚拟图像，提取并关注故障数据之间的关键特征； S3、构建配电网单相接地故障的故障检测模型，将故障检测模型分为离线阶段和在线阶段，针对不同在线情况进行故障检测； 所述步骤S3的实现方法为： S3-1、在配电网络发生接地故障之后，首先从多源数据库中获取原始信号，然后将原始信号转换为二维虚拟图像，然后调整ICNN模型的参数；将转换为二维虚拟图像后的特征数据作为ICNN模型的输入，实现传输线路的故障定位和故障类型确定； S3-2、在在线阶段的场景下，将离线阶段的模型转移到目标域，通过微调训练快速更新预训练模型，从源域的大数据集中学习特征知识，然后调整模型权重和偏差参数，特征数据在目标域的任务上进行共享； 所述步骤S3中，在在线阶段采用基于微调的迁移学习方法来构建预训练模型，当配电网拓扑发生变化时，将源域的故障检测模型迁移到目标域；使用新的数据集对源域进行微调，预训练模型的全连接层和分类层的参数通过使用训练样本进行调整，而其他层保持冻结状态，以实现在不同情况下的故障检测。

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国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司南平供电公司，其通讯地址为：350007 福建省福州市仓山区复园支路48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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