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龙图腾网获悉青岛海青汽车股份有限公司;国网冀北电力有限公司电力科学研究院;山东博沃智能科技有限公司申请的专利一种车载移动变电站实时监测及故障定位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：CN120262697B 。

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：202510732481.3，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种车载移动变电站实时监测及故障定位系统是由王康;郝旭东;卢毅;王辉;毛婷;高岩峰;黄小龙;苏斌;余志森;何俊峰;胥莹;刘亮;王志刚;李鑫;于竞哲;张旭;范硕超;龚先权;王显全;李慧杰;杨立武;李正杰;南拉加;李永栋;王军勃;姜明山;戚志强;杨晓璇;解旭设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车载移动变电站实时监测及故障定位系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统自动化技术领域，具体地说，涉及一种车载移动变电站实时监测及故障定位系统。其包括信号采集处理单元，实时监测并采集变电站的线路参数和环境参数以及故障发生时产生的行波信号；故障类型识别单基于行波信号计算各个故障类型的置信度从而判断该行波信号产生的故障类型，并标记行波波头到达的时间；算法融合定位单元根据故障类型和行波波头到达的时间初步定位故障点，再通过粒子群优化算法结合线路拓扑和环境参数构建适应度函数修正初步定位误差；该系实现了高精度故障定位与快速隔离恢复，通过建模开关状态与分支变化，确保复杂配电网络中故障区段划分的准确性，有效避免了因拓扑变化或设备过载导致的误判。

本发明授权一种车载移动变电站实时监测及故障定位系统在权利要求书中公布了：1.一种车载移动变电站实时监测及故障定位系统，其特征在于：包括： 信号采集处理单元1，所述信号采集处理单元1用于在变电站的输电线路的关键节点部署传感器，实时监测并采集变电站的线路参数和环境参数以及故障发生时产生的行波信号； 故障类型识别单元2，所述故障类型识别单元2用于基于行波信号计算各个故障类型的置信度从而判断该行波信号产生的故障类型，并标记行波波头到达的时间，所述故障类型识别单元2包括行波波头检测模块21、故障特征量计算模块22和类型判别输出模块23； 其中，行波波头检测模块21用于基于行波信号特征以及线路参数检测并输出故障波头的到达时间，故障波头的到达时间包括首端波头时间和尾端波头时间，还附带首端波头时间和尾端波头时间的能量幅值指标； 故障特征量计算模块22用于根据故障波头的到达时间,，截取故障的瞬时阻抗以及瞬时阻抗与特性阻抗的偏差，并提取首端、尾端信号在处的极性符号； 类型判别输出模块23用于将偏差和极性符号与静态阈值规则及训练好的分类器模型进行比对计算，最终输出故障类型及最大置信度值； 算法融合定位单元3，所述算法融合定位单元3用于根据故障类型和行波波头到达的时间初步定位故障点，再通过粒子群优化算法结合线路拓扑和环境参数构建适应度函数，从而修正初步定位误差，并在构建适应度函数的过程中考虑线路分支、开关状态变化以及环境参数的影响进行优化； 故障控制执行单元4，所述故障控制执行单元4用于将故障位置和故障类型转化为可执行的控制指令，通过声光报警和屏幕弹窗通知工作人员； 所述算法融合定位单元3包括行波初步定位模块31和算法优化定位模块32； 其中，行波初步定位模块31用于根据故障类型识别故障行波信号的波形特征，并根据行波波头到达时间以及线路参数计算初步故障点，且利用环境参数动态校正线路参数和行波信号传播速度，所述行波初步定位模块31中，根据行波波头到达时间以及线路参数计算初步故障点的具体步骤如下： S311、根据行波波头到达时间计算时间差； S312、基于时间差，采用双端定位法计算故障与波头首端的距离以及故障与波头尾端的距离； S313、故障与波头首端的距离以及故障与波头尾端的距离，计算故障区间范围； S314、输出初步定位区间 算法优化定位模块32用于利用粒子群优化算法基于初步定位区间、环境参数以及线路拓扑模型构建故障定位适应度函数，线路拓扑模型能够在构建故障定位适应度函数的过程中考虑线路分支和开关状态变化的影响，根据故障定位适应度函数输出故障位置； 所述算法优化定位模块32包括拓扑关联分析子模块321，拓扑关联分析子模块321用于采集变电站的实时开关状态和分支连接关系，将变电站拓扑转换为图结构，构建线路拓扑模型； 所述拓扑关联分析子模块321中，构建线路拓扑模型的具体步骤如下： S3211、根据实时采集的数据定义节点和边，节点包括电源节点、负荷节点、分支节点、开关节点，每个节点记录物理位置、带电状态以及参数；每条边记录阻抗和权重； S3212、构建邻接矩阵，记录节点间的连接关系，若节点和节点存在边，则获取边权重，构建关联矩阵，关联节点与边的物理属性及状态信息； S3213、根据开关状态、历史动作次数以及环境参数更新线路拓扑模型边的权重，生成更新后的权重； 所述算法优化定位模块32中，利用粒子群优化算法基于初步定位区间、环境参数以及线路拓扑模型构建故障定位适应度函数的具体步骤如下： S321、在初步定位区间内随机生成粒子位置，表示故障位置；粒子速度初始化为小随机值，并根据环境参数调整初始粒子密度，优先搜索高概率区域； 其中，故障位置包含故障点的初步定位区间内的连续变量和二进制向量，实时的开关状态作为已知输入参数，从拓扑关联分析子模块321中实时获取； S322、根据实时的环境参数修正行波速度以及根据实时的线路参数修正线路阻抗； S323、根据拓扑关联分析子模块321实时采集的开关状态，实时动态调整线路拓扑模型，划分故障区段与非故障区段； S324、构建多目标故障定位适应度函数，该故障定位适应度函数的主目标是最小化测量值与计算值的误差平方和，次目标是考虑线路容量限制和恢复效率；在构建多目标故障定位适应度函数的过程中引入拓扑约束项的影响进行优化，进而生成优化后的多目标故障定位适应度函数， 式中，为优化后的多目标故障定位适应度函数;为主目标函数;为线路容量限制的惩罚项；为惩罚项的权重;为恢复效率；为恢复效率的权重；为控制拓扑约束的权重；为拓扑约束的惩罚项；拓扑约束包括开关状态与连通性约束和故障路径连通性约束； S325、迭代更新粒子速度和位置； S326、当的标准差小于阈值或达到预设迭代次数，输出故障点位置，同时基于输出开关操作序列。

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