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龙图腾网恭喜湖南西来客储能科技有限公司申请的专利基于边缘计算的分布式智能微电网故障诊断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：CN119066398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411546714.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于边缘计算的分布式智能微电网故障诊断方法及系统是由赵荣;周元;梁辅雄;龙萍;张仁;唐正平设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算的分布式智能微电网故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及微电网故障诊断技术领域，尤其涉及基于边缘计算的分布式智能微电网故障诊断方法及系统，本发明提出以下方案，构建包含空间拓扑图、发电单元模型和负荷需求模型的区域微电网模型，并基于此计算发电单元的故障风险评估矩阵。通过部署优化策略，配置边缘计算节点以实时采集和处理发电单元的运行信息，提取故障特征信息，并利用故障识别网络进行诊断，输出故障结果。根据故障诊断结果，通过边缘计算节点协同计算定位故障点，生成故障响应方案，并动态更新故障风险评估矩阵。本发明提高了故障诊断的准确性和实时性，确保了微电网的稳定运行。

本发明授权基于边缘计算的分布式智能微电网故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于边缘计算的分布式智能微电网故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：构建区域微电网模型，所述区域微电网模型包括空间拓扑图、发电单元模型和负荷需求模型，根据所述区域微电网模型计算发电单元的故障风险评估矩阵；通过部署优化策略在发电单元部署边缘计算节点，所述边缘计算节点根据发电单元的特性和所述故障风险评估矩阵进行配置；边缘计算节点实时采集发电单元的工作运行信息，对所述工作运行信息进行处理，计算故障特征信息；构建故障识别网络，将所述故障特征信息作为所述故障识别网络的输入参数，通过所述故障识别网络对所述输入参数进行训练，输出故障诊断结果；根据所述故障诊断结果，通过边缘计算节点的协同计算和数据共享，进行故障溯源，计算故障点位置；根据所述故障点位置生成故障响应方案，并更新发电单元的故障风险评估矩阵；所述根据所述区域微电网模型计算发电单元的故障风险评估矩阵，包括：针对每种发电单元模型，所述发电单元模型包括光伏发电单元、风电发电单元和燃气轮机发电单元，通过知识图谱技术识别故障类型，并确定主要风险因子；通过多元回归模型计算主要风险因子对故障类型的影响程度，为每个发电单元的故障类型构建特定的风险计算模型；根据特定的风险计算模型，将空间拓扑图和负荷需求模型代入相应的风险计算模型，计算风险评分，将所述风险评分进行聚合，构建故障风险评估矩阵，矩阵的每个元素表示发电单元i在故障类型j下的风险评分；所述部署优化策略，包括：根据所述空间拓扑图，计算空间拓扑图中每一个发电单元节点的度中心性、介数中心性和接近中心性，根据所述度中心性、介数中心性和接近中心性计算节点图论权值，所述节点图论权值的计算公式为： ，其中，表示节点v的节点图论权值，表示度中心性的占比权重，L表示节点v所在区域的总负荷量，表示节点v的度，n表示节点v的相邻边数量，表示大于0的常数，表示介数中心性的占比权重，P表示节点v故障传播最大影响范围，s、t和u表示节点v所在区域的任一节点，表示节点s到节点t的路径的总数量，表示节点s到节点t的路径中通过节点v的总数量，表示接近中心性的占比权重，T表示节点v的电力传输效率，表示节点u和节点v之间的最短路径的长度；根据所述节点图论权值和所述故障风险评估矩阵，通过聚类分析算法对发电节点进行聚类分析，根据聚类结果输出发电节点子区域；对所述发电节点子区域进行需求量化分析，计算每个发电节点子区域的边缘计算节点需求，所述需求量化分析的约束条件包括边缘计算节点的实时数据处理能力、容错能力、冗余性、数据传输的延时要求和运行维护成本，所述需求包括边缘计算节点的数量、位置、计算能力和通信带宽；根据所述边缘计算节点需求在发电单元部署边缘计算节点。

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