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龙图腾网获悉深圳友讯达科技股份有限公司;武汉友讯达科技有限公司申请的专利一种基于电能表事件日志的故障分类与溯源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：CN120995227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511509595.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于电能表事件日志的故障分类与溯源方法是由黄卫明;刘媛媛;王蕾;杨少华;刘建立;刘朦朦;林炜槿设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电能表事件日志的故障分类与溯源方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能电网领域，且公开了一种基于电能表事件日志的故障分类与溯源方法，包括对用户电表及邻近电表的停电、恢复、异常电压数据进行毫秒级动态采集，基于台区基准时钟信号进行秒级时间对齐；对事件优先级序列执行多表跨时序关联分析，构建电网事件多维特征张量；针对电网事件多维特征张量，采用层次化因果推理模型对张量中局部模式进行异常聚合；在候选故障传播路径的基础上，引入时序依赖注意力机制，动态评估不同电表事件对潜在故障的贡献度；将候选停电原因集对应的电表节点及受影响支路划分为故障敏感区域，输出溯源结果；本发明具备实时判断停电原因并自动生成解决方案的优点。

本发明授权一种基于电能表事件日志的故障分类与溯源方法在权利要求书中公布了：1.一种基于电能表事件日志的故障分类与溯源方法，其特征在于，包括以下步骤： 对用户电表及邻近电表的停电、恢复、异常电压数据进行毫秒级动态采集，启动局部时钟偏差自适应校正算法，基于台区基准时钟信号进行秒级时间对齐，按故障紧急度及数据可信度双维度生成事件优先级序列； 对事件优先级序列执行多表跨时序关联分析，结合历史故障模式、台区邻近电表事件一致性及通信质量指标，构建电网事件多维特征张量； 针对电网事件多维特征张量，采用层次化因果推理模型对张量中局部模式进行异常聚合，再结合台区拓扑约束形成候选故障传播路径； 在候选故障传播路径的基础上，引入时序依赖注意力机制，动态评估不同电表事件对潜在故障的贡献度，并基于拓扑传播方向生成候选停电原因集； 将候选停电原因集对应的电表节点及受影响支路划分为故障敏感区域，利用区域内部的事件相似度、自一致性规则及边界邻表的差异化特征，构建层次化局部溯源图，输出溯源结果； 对事件优先级序列执行多表跨时序关联分过程为： 将各电表事件优先级序列根据时序片段进行划分，建立电表间的时间交叠矩阵； 基于动态时间规整的跨表匹配方法，消除通信延迟造成的错位； 结合相邻电表间的物理距离与台区配电关系，对比分析事件优先级序列间的同步性与滞后性； 生成带有时间一致性度量、空间邻近权重及拓扑约束因子的跨时序关联向量集； 构建电网事件多维特征张量过程为： 基于跨时序关联向量集，调用历史故障案例库，对比提取与当前事件特征相匹配的典型模式模板，并输出模式匹配分数； 利用事件一致性检验方法，计算邻近电表在相同窗口内的事件相符率，并作为一致性因子嵌入； 依据通信链路的实时丢包率与延时指标，生成通信质量修正系数； 将模式匹配分数、一致性因子和通信质量修正系数与跨时序关联结果共同嵌入张量空间，构建电网事件多维特征张量； 采用层次化因果推理模型对张量中局部模式进行异常聚合，再结合台区拓扑约束形成候选故障传播路径过程为： 对电网事件多维特征张量进行分层切片，分别提取局部时序异常、空间邻接异常和跨层耦合异常； 基于因果推理规则库对不同异常类型进行归因聚合，剔除与历史模式无关的冗余因子； 结合台区配电线路的物理拓扑约束，对存在因果关系的事件链路进行筛选，形成候选故障传播路径。

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