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龙图腾网获悉中国能源建设集团天津电力建设有限公司申请的专利一种复杂环境下暂态行波信号的自适应识别与提取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：CN121479284B 。

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：202610023967.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种复杂环境下暂态行波信号的自适应识别与提取方法是由许栋;樊友田;孟凡强;祁新建;白新龙;高祎国;李世超;高彦辉;孟志辉设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂环境下暂态行波信号的自适应识别与提取方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信号识别技术领域，具体的是一种复杂环境下暂态行波信号的自适应识别与提取方法，包括：采用卷积积分的方式建立实时行波信号和标准行波信号的映射关系；提取每个时间窗口内电压和电流的波动幅度，确定实时行波信号的信号特征；对信号特征进行场景分选，依次划分为场景分量和干扰分量，配置信号特征对应的分量矩阵；利用分量矩阵求解实时行波信号的相似度，并以信号特征的变化幅度，确定多时间窗口下的相似度之和，得到基准信号特征；根据基准信号特征对应的时间窗口数量，将最大时间窗口占比对应的基准信号特征作为目标信号，基于目标信号的初步定位范围，拟合得到实时行波信号的故障位置。实现了行波信号识别的精度和效率。

本发明授权一种复杂环境下暂态行波信号的自适应识别与提取方法在权利要求书中公布了：1.一种复杂环境下暂态行波信号的自适应识别与提取方法，其特征在于，包括： S1，获取实时行波信号和不同故障类型下的标准行波信号，采用卷积积分的方式，确定实时行波信号与标准行波信号的映射关系；并采用滑动时间窗口记录实时行波信号对应的波头到达时间、电压和电流； S2，以波头到达时间差为划分起点，对实时行波信号进行特征识别，提取每个时间窗口内电压和电流的波动幅度，确定实时行波信号的信号特征； S3，基于实时行波信号与标准行波信号的映射关系，对信号特征进行场景分选，依次划分为场景分量和干扰分量，配置信号特征对应的分量矩阵； S4，利用分量矩阵求解实时行波信号的相似度，并以信号特征的变化幅度，确定多时间窗口下的相似度之和，进而得到实时行波信号对应的基准信号特征； S5，根据基准信号特征对应的时间窗口数量，将最大时间窗口占比对应的基准信号特征作为目标信号，基于目标信号的初步定位范围，拟合得到实时行波信号的故障位置； 步骤S2的实现方式包括： S21，基于波头到达时间差的取值，对滑动时间窗口进行调整，划分为多个时间窗口； S22，针对每个时间窗口内的电流值，提取电流值在对应波动幅度下的信息熵，将电流值的信息熵作为电流的特征值； S23，针对每个时间窗口内的电压值，以电压值的波动幅度进行聚集性计算，基于电压值在对应波动幅度下的聚类簇，选择聚类簇对应的簇内均值、簇内标准差和簇占比，作为电压对应的特征值； S24，对电压的特征值和电流的特征值进行耦合，将耦合后的特征值在多时间窗口下的汇总值视为输出的信号特征； 步骤S4的实现方式包括： S41，若当前分量矩阵对应单一场景时，针对分量矩阵中的场景分量，将其与标准行波信号进行相似度计算，得到分量矩阵在对应时间窗口下的相似度值； S42，在输入的分量矩阵对应多个场景时，利用干扰分量对场景分量进行时变统计分析，并以分析后的场景分量计算相似度值； S43，计算场景分量对应的信号特征在相邻时间窗口的差值，同时计算所有时间窗口的总差值，将相邻时间窗口的差值与总差值的比值作为权重； S44，对处于多时间窗口下的场景分量进行加权求和处理，将加权求和的值作为输出的基准信号特征。

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