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龙图腾网获悉安徽合凯电气科技股份有限公司;安徽大学申请的专利一种融合深度学习算法的短路电流零点预测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：CN120909126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511119131.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种融合深度学习算法的短路电流零点预测系统是由虞江华;陶骏;于浩;齐光辉;陈燕明;薛炜炜设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合深度学习算法的短路电流零点预测系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合深度学习算法的短路电流零点预测系统，涉及大容量真空断路器相控开断领域，包括电流信号采集模块、模型构建处理模块、深度学习预测模块和相控指令执行模块。电流信号采集模块用于实时采集系统短路电流数据并进行时间同步与缓存处理；模型构建处理模块通过构建含有直流与交流分量的短路电流数学模型，并对模型参数进行初始化；深度学习预测模块采用融合递推最小二乘与自适应矩估计算法的交替优化方法，实时拟合电流波形并预测零点时刻；相控指令执行模块根据预测结果与断路器分闸时间，生成控制指令实现相控开断。该系统能有效提升多断口真空断路器的分断同步性与开断可靠性，适用于电网系统故障短路电流实时零点预测，尤其适用于高频分合闸场景下的抽水蓄能电站等大容量发电电动机保护与开断。

本发明授权一种融合深度学习算法的短路电流零点预测系统在权利要求书中公布了：1.一种融合深度学习算法的短路电流零点预测系统，其特征在于，包括电流信号采集模块、模型构建处理模块、深度学习预测模块和相控指令执行模块； 所述电流信号采集模块用于采集系统短路电流信息，所述模型构建处理模块用于构建短路电流模型并进行初始化，所述深度学习预测模块用于优化电流拟合曲线并预测电流零点，所述相控指令执行模块用于控制指令断开电路； 所述电流信号采集模块包括数据采样单元和数据缓存单元，所述数据采样单元用于采集系统短路电流数据，所述数据缓存单元用于对采样数据进行缓存供后续处理使用； 所述模型构建处理模块包括短路电流建模单元和参数初始化单元，所述短路电流建模单元用于构建短路电路数学模型并进行模型计算，所述参数初始化单元用于初始化模型中的参数； 所述深度学习预测模块包括优化流程控制单元、递推最小二乘优化单元和深度学习参数优化单元，所述优化流程控制单元用于管理并控制优化流程，所述递推最小二乘优化单元用于拟合线性参数，所述深度学习参数优化单元用于迭代更新非线性参数； 所述相控指令执行模块包括分闸时间预置单元、相控开断判断单元和控制指令生成单元，所述分闸时间预置单元用于设置断路器分闸动作时长，所述相控开断判断单元用于生成最优开断区间，所述控制指令生成单元用于生成指令控制断路器断开电路； 所述短路电流建模单元包括非线性表达式生成器、函数展开计算器和建模仿真处理器，所述非线性表达式生成器用于生成含有直流分量与正弦交流项的电流模型，所述函数展开计算器用于将原始模型进行线性组合近似展开，所述建模仿真处理器用于根据电流数据建立数学模型并输出仿真波形； 所述非线性表达式生成器构建的短路电路模型为： 其中，t表示时间，It表示在t时刻拟合的电流，I为短路电流交流幅值，为短路电流交流初始相角，Asy表示直流分量百分比，为短路电流直流时间常数； 所述优化流程控制单元包括迭代调度器、终止条件判断器和时间管理器，所述迭代调度器用于设定和控制交替优化的迭代节奏，所述终止条件判断器用于判断当前优化是否满足结束条件，所述时间管理器用于确保优化过程在规定时间窗口内完成； 所述终止条件判断器根据下式定义损失函数 其中，为参数向量，N为数据点数，yi表示实际采集的第i个电流值； 所述迭代调度器将参数向量分为线性参数块和非线性参数块，并根据下述过程进行迭代调度： S1、令迭代计数值n=0，初始化参数； S2、固定，调用递推最小二乘优化单元更新； S3、固定，调用深度学习参数优化单元更新； S4、令n=n+1，调用终止条件判断器判断是否终止迭代，若否，则回到步骤S2； 所述递推最小二乘优化单元包括增益计算器、协方差矩阵管理器和线性参数估计器，所述增益计算用于动态调整拟合过程中的增益因子，所述协方差矩阵管理器用于维护优化过程中的误差协方差矩阵，所述线性参数估计器用于对交流幅值和初始相角等线性参数进行递推优化； 所述增益计算器根据下式更新增益矩阵Kn+1： ； 所述协方差矩阵管理器根据下式更新协方差矩阵Pn+1： ； 所述线性参数估计器根据下式更新参数向量： ； 其中，为回归向量，Ts为采样间隔，为阻尼因子，I0对角矩阵。

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