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龙图腾网获悉山东理工大学申请的专利低压串联电弧故障检测方法及系统、设备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：CN121276272B 。

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：202511852318.7，技术领域涉及：G01R31/12；该发明授权低压串联电弧故障检测方法及系统、设备是由邹国锋;牛志力;王玮;傅桂霞;梁栋;吕兆叶;宋景湖设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本低压串联电弧故障检测方法及系统、设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种低压串联电弧故障检测方法及系统、设备，属于低压串联电弧故障检测技术领域，包括，获取原始电流信号，通过滑动窗口分割与实例归一化进行预处理；预处理后的分析单元进行多尺度特征融合，通过并行特征提取与注意力机制生成融合特征；融合特征经编码器进行上下文建模，输入包含专家混合网络的自适应瓶颈层，上下文感知门控依据全局信息将特征路由至最合适的专家网络；解码器重构信号并计算误差，生成密集异常分数序列；采用高斯位置加权聚合异常分数，结合基于K‑Means聚类的自适应阈值决策机制进行故障判定。本申请无需故障样本即可训练，能够动态适应不同负载下的复杂电流模式、摆脱对故障样本的依赖，准确检测电弧故障。

本发明授权低压串联电弧故障检测方法及系统、设备在权利要求书中公布了：1.一种低压串联电弧故障检测方法，其特征在于，包括， 获取原始电流信号序列，使用重叠滑动窗口将所述原始电流信号序列划分为一组电流半波分析单元序列，通过可逆实例归一化对每个电流半波分析单元进行独立标准化，得到一组归一化后的分析单元序列； 对归一化后的分析单元序列进行多尺度特征融合，通过多组并行的特征提取构建不同时间分辨率的特征关系，利用包含可学习查询向量的注意力机制进行跨尺度特征对齐与融合，生成统一的融合特征序列； 通过编码器对融合特征序列进行深层上下文建模，捕捉长距离时间依赖关系，得到编码后特征序列； 将编码后特征序列输入包含混合专家网络的自适应瓶颈层，所述自适应瓶颈层包含上下文感知门控机制，所述上下文感知门控机制首先通过自注意力操作获取全局上下文信息，然后基于所述全局上下文信息将特征动态路由至最合适的专家子集进行处理，最终输出经过混合专家网络处理后的高维特征表示； 通过解码器对高维特征表示进行解码与重构，为每一个分析单元生成对应的归一化重构单元，逐一计算每一个分析单元与每一个分析单元对应的归一化重构单元之间的重构误差，生成与所述重叠滑动窗口相对应的密集异常分数序列； 采用高斯位置加权策略，将所述密集异常分数序列映射到非重叠诊断单元上，聚合为与非重叠的诊断单元对齐的聚合异常分数序列，通过K-Means聚类算法，计算出自适应阈值，统计所述聚合异常分数序列中超过自适应阈值的诊断单元数量，当所述数量达到预设的故障判定阈值时，判定存在电弧故障。

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