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龙图腾网恭喜重庆大学;西南交通大学申请的专利基于Transformer-GRU的智能变电站二次系统故障定位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：CN114492662B 。

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：202210137553.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于Transformer-GRU的智能变电站二次系统故障定位方法是由王洪彬;周念成;李智;童晓阳;王强钢设计研发完成，并于2022-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer-GRU的智能变电站二次系统故障定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer‑GRU的智能变电站二次系统故障定位方法，包括如下步骤：针对各间隔二次设备的每个故障情景，收集来自相关设备的告警信号，形成告警信号集合及对应故障位置；针对各间隔的每个故障情景，构造特征矩阵；针对各间隔中的小样本，对其进行复制；考虑网络延迟，针对各间隔的每个故障情景，将该故障情景下各时刻的行向量的顺序打乱，得到多个特征矩阵；分别构造各间隔的Transformer‑GRU故障定位模型；分别训练各间隔的Transformer‑GRU故障定位模型；将各间隔的测试集送入Transformer‑GRU故障定位模型进行测试，完成二次系统的故障定位，并统计各模型的测试准确率。本发明能够对变电站二次系统故障进行准确的定位，为运维人员提供高效准确的辅助决策。

本发明授权基于Transformer-GRU的智能变电站二次系统故障定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer-GRU的智能变电站二次系统故障定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A：针对线路间隔、变压器间隔、母线间隔、中心交换机间隔的二次系统中各二次设备的每个故障情景，收集来自相关设备的告警信号，形成告警信号集合及对应故障位置，针对线路间隔下线路合并单元的CT断线故障情景，收集电流采样值，获得判断量，作为辅助变量，加入告警信号集合；步骤B：针对各间隔的每个故障情景，构造相应的特征矩阵；步骤C：针对各间隔中二次设备的小样本故障情景，对其进行复制；考虑网络延迟，针对各间隔的每个故障情景，将该故障情景下各时刻的行向量的顺序打乱，得到多个特征矩阵；步骤D：对各间隔下每个故障情景对应的特征矩阵进行归一化预处理；步骤E：分别构造各间隔的Transformer-GRU故障定位模型，设计它们的网络结构，设置训练参数和评估指标；步骤F：分别训练各间隔的Transformer-GRU故障定位模型，优化各模型的参数；步骤G：将各间隔的测试集送入各自的Transformer-GRU故障定位模型进行测试，完成智能变电站二次系统的故障定位，并统计各模型的测试准确率；所述步骤A中，针对线路间隔下线路合并单元的CT断线故障情景，获得线路保护A相、B相、C相电流采样值，检查A相、B相、C相电流幅值是否为零，如果是，则设置相应的判断量为1，否则，设置相应的判断量为0，将这些判断量作为模拟信号辅助变量，将它们加入到相应故障情景的告警信号集合中；所述步骤B中，针对各间隔的每个故障情景，构造相应的特征矩阵，包括：针对每个间隔的所有告警信号集合，先统计该间隔拥有的告警信号和保护设备的采样值判断量的总个数为M，统计该间隔拥有的故障位置总个数为N；再对各告警信号和模拟信号辅助变量从1到M进行编号，对各故障位置从1到N进行编号，每个编号对应一个长度为N的故障位置向量；在每个间隔下一个二次设备发生故障的一个故障情景中，站控层设备先后分别收到不同时刻相关多个设备发来的告警信号，将同一个设备发来的告警信号看作该时刻的告警信号；将该间隔下各故障情景的故障时刻个数的最大值记为T，将该间隔下各故障情景的各故障时刻的告警信号个数的最大值记为A；针对每个间隔下每个故障情景下的每个故障时刻，将其拥有的告警信号和模拟信号辅助变量的编号组成1×A行向量；如果该时刻下的告警信号个数小于A，则该行向量中不足元素填充为0；将每个故障情景下各故障时刻的行向量进行组合，形成该故障情景下的T×A特征矩阵；如果该故障情景的故障时刻的数量小于T，则特征矩阵中不足的行向量中各元素填充为0。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆大学;西南交通大学，其通讯地址为：400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。