石家庄益光电力设备有限公司孙力壮获国家专利权
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龙图腾网获悉石家庄益光电力设备有限公司申请的专利一种基于深度时序特征学习的配网行波故障点智能定位方法及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：CN121090977B 。
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：202511265610.9，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种基于深度时序特征学习的配网行波故障点智能定位方法及系统是由孙力壮;李劲松设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度时序特征学习的配网行波故障点智能定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度时序特征学习的配网行波故障点智能定位方法及系统，属于基于深度学习的智能配电检测技术领域；首先在配电线路布设高速行波传感器，采集多维三相电压、电流信号，并构建故障类型、相位、等级及位置的数据集；随后通过拓扑感知归一化、对称分量映射和双通道时序建模提取故障态特征，并利用注意力机制实现故障类型、涉及相位及等级的准确识别；进一步，构建基于拓扑图的故障智能定位模型，引入杆塔感知权重和线路信息承载权重，通过图注意力网络与回声状态网络提取时空嵌入，从而实现线路故障分类与精确定位；最终，通过离线模型训练与在线系统部署相结合，实现配电网故障的实时识别与定位，有效提升故障诊断的准确性、鲁棒性与响应速度。
本发明授权一种基于深度时序特征学习的配网行波故障点智能定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度时序特征学习的配网行波故障点智能定位方法，其特征在于，包括以下过程： S1，在配电线路各监测杆塔布设高速行波传感器，采集三相电压与电流的多维完整行波信号； S2，将完整行波信号输入训练完成的配电网行波故障态识别模型中，首先进行拓扑感知归一化处理抑制幅值漂移；随后采用对称分量可学习映射和结构-时间双掩码机制提取时序特征；结合全局注意力增强与多任务预测分支，输出故障类型、涉及相位及故障等级； S3，构建故障智能定位模型，将完整行波信号与杆塔物理连接关系构建图结构数据，节点特征为行波信号，同时引入杆塔感知权重与线路信息承载权重以反映节点活跃性与通道强度；利用S2输出的故障态识别结果优化权重；基于图序列结构进行行波驱动图感知建模，多层图注意力网络提取融合时空信息的结构嵌入特征；最后，利用双层回声状态网络输出故障分类结果与故障定位结果。
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