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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于长短时间尺度耦合的层次化配电线路早期故障辨识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：CN121167497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511713798.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于长短时间尺度耦合的层次化配电线路早期故障辨识方法及系统是由刘亚东;严英杰;江秀臣;刘东;胡岳;冯琳;林子涵设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于长短时间尺度耦合的层次化配电线路早期故障辨识方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于长短时间尺度耦合的层次化配电线路早期故障辨识方法及系统。属于配电线路早期故障辨识技术领域，包括：实时采集配电线路的故障电流波形，进行归一化处理并转化为格拉姆角差场图像；将格拉姆角差场图像输入至训练好的初筛模型中，进行故障类型初筛，将被判别为疑似树线故障的样本按时间顺序存入疑似故障池；从疑似故障池中提取样本的多维时序特征，并按照时间顺序构建输入序列；将输入序列输入至训练好的二次识别模型中，进行树线故障的二次识别与确认，并输出最终诊断结果。通过本发明最终可以实现树线故障的二次精准识别。

本发明授权一种基于长短时间尺度耦合的层次化配电线路早期故障辨识方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于长短时间尺度耦合的层次化配电线路早期故障辨识方法，其特征在于，包括： S100：实时采集配电线路的故障电流波形，进行归一化处理并转化为格拉姆角差场图像； S200：将所述格拉姆角差场图像输入至训练好的初筛模型中，进行故障类型初筛，将被判别为疑似树线故障的样本按时间顺序存入疑似故障池； S300：从所述疑似故障池中提取样本的多维时序特征，并按照时间顺序构建输入序列； S400：将所述输入序列输入至训练好的二次识别模型中，进行树线故障的二次识别与确认，并输出最终诊断结果； 其中，训练所述初筛模型的过程包括： 采集配电线路中多种类型的故障电流录波数据，构成原始数据集； 将所述原始数据集中的电流波形数据进行归一化处理，并转化为格拉姆角差场图像，构建图像数据集；利用图像数据集训练一个空间注意力卷积神经网络模型，得到训练好的初筛模型； 训练所述二次识别模型的过程包括： 对树线故障数据依据其放电演化过程进行分组，构建带有时序信息的树线故障样本集； 从所述树线故障样本集和非树线故障样本集中，提取每个样本的多维时序特征，构建带时间戳的时序特征训练集；利用该时序特征训练集训练一个双层级嵌套隐马尔可夫模型，得到训练好的二次识别模型； 训练所述双层级嵌套隐马尔可夫模型的过程包括：针对每一维时序特征，分别训练一个三状态的单变量高斯隐马尔可夫模型，用于识别单一样本内部的故障演化阶段； 以由连续多个样本的故障阶段标签组合构成的序列为输入，分别训练一个树线故障二状态高斯隐马尔可夫模型和一个非树线故障二状态高斯隐马尔可夫模型，用于学习树线故障与非树线故障在阶段演化路径上的统计差异。

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