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龙图腾网获悉江苏征途电气科技有限公司申请的专利一种基于AI的电力系统故障预测和诊断系统及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：CN120214483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510335753.6，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种基于AI的电力系统故障预测和诊断系统及方法是由于文学;万尚军;徐姣;尤敏捷;陈凯设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的电力系统故障预测和诊断系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于AI的电力系统故障预测和诊断系统及方法。该系统包括：实时采集电流、电压和接地电阻数据，并利用深度学习模型识别电弧故障和单相接地故障；电弧故障检测模块通过HAVOK分析和多层次动态特征提取方法MDFE精准检测低压和中压电弧故障；故障定位模块通过PMU采集电压、电流和相位数据，结合最优定位算法定位故障位置；AI综合研判模块基于强化学习分析故障类型、位置和严重性，生成智能控制策略；控制执行模块根据生成的策略自动进行故障隔离和供电恢复，并通过多目标优化算法优化系统运行效率、恢复速度和设备保护。本发明显著提高了故障诊断准确性、恢复速度、设备寿命及系统稳定性，具有广泛应用前景。

本发明授权一种基于AI的电力系统故障预测和诊断系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的电力系统故障预测和诊断系统，其特征在于，包括： 故障监测模块，用于实时采集电流、电压、接地电阻数据，并通过深度学习模型对电弧故障和单相接地故障进行识别； 数据预处理单元，用于对采集到的电流、电压、接地电阻和环境温度数据进行标准化、去噪、归一化处理，输出处理后的数据； 故障识别单元，基于训练好的深度学习模型分析处理后的数据，识别电弧故障和单相接地故障，输出故障识别结果； 所述深度学习模型采用多层次动态特征提取模型MDFE； 电弧故障检测模块，采用基于HAVOK分析的电弧故障检测方法，对低压电弧故障和中压高阻抗电弧故障进行精确检测； 低压电弧故障检测单元，采用多层次动态特征提取模型MDFE对采集的电流、电压数据进行特征提取与分类，识别低压电力系统中的电弧故障信号，输出电弧故障检测结果； 中压电弧故障检测单元，基于HAVOK分析方法对中压系统的电弧故障进行非线性动力学分析，输出中压高阻抗电弧故障的检测结果； 电弧故障结果数据融合单元，将低压电弧故障检测单元和中压电弧故障检测单元的检测结果进行融合，输出电弧故障的最终检测结果； 故障定位模块，通过相量测量单元PMU实时采集电力系统的电压、电流、相位数据，并结合最优定位算法进行故障定位，输出故障位置； AI综合研判模块，使用强化学习算法对故障类型、位置和严重程度进行分析，生成基于实时和历史数据的控制策略； 数据融合单元，将故障监测模块输出的故障识别结果和故障定位模块输出的故障定位结果进行融合，结合电力系统的电流、电压、接地电阻数据，分析并输出故障类型、位置和严重性； 强化学习单元，通过增强算法，分析电力系统故障的类型、位置及严重程度，基于实时系统状态和历史数据生成动态控制策略； 故障分类单元，基于强化学习技术，将不同类型的故障包括电弧故障、单相接地故障进行分类，并生成相应的控制策略，优化电力系统的故障处理过程； 控制执行模块，根据AI综合研判模块生成的控制策略，自动操作故障指示器、隔离开关、备用电源设备，执行故障隔离和供电恢复任务； 多目标优化模块，通过多目标优化算法生成控制策略，优化故障处理效率、供电恢复速度、设备损耗多个目标，生成适应当前电力系统状态的控制方案。

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