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龙图腾网恭喜天津大学合肥创新发展研究院申请的专利一种配电设备故障检测方法、电子设备及存储介质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：CN119178952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411690462.0，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种配电设备故障检测方法、电子设备及存储介质是由余韦;王磊;李克秋;刘秀龙;陈硕设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配电设备故障检测方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：一种配电设备故障检测方法，属于深度学习技术领域，解决电力系统中由于运维数据的缺失而带来的故障检测精度不高问题，本发明通过采集电力配电网络运维数据，基于时间序列对状态数据集进行数据切分，通过图卷积网络提取空间特征，采用多层感知机提取和学习数据中的时间依赖性和非线性关系；进行特征拼接，统一数据的维度，采用逐位相加统一维度后的特征向量进行融合；将特征向量与环境信息进行合并，合并后的特征向量送入由多层感知机和全连接层构成的深度学习网络中进行训练；用均方误差损失函数评估模型偏差，使用反向传播和梯度下降对模型参数进行更新优化，本发明提升了电力系统的稳定性、可靠性及运行效率。

本发明授权一种配电设备故障检测方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种配电设备故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集含有缺失值或不连续情况的电力配电网络运维数据，将其表示为一系列时间点上的状态数据集，记为，其中代表第个时刻的电力配电设备的状态数据；步骤2、对状态数据集进行数据切分，基于时间序列的前后顺序，将数据集均匀切分成多个子集，将这些子集的前半部分记作左半部分子集，后部分记作右半部分子集；左半部分子集能够揭示电力系统运行在早期阶段的行为和特征，右半部分子集有助于分析和理解时间序列后期的变动和趋势；步骤3、每个数据子集先通过图卷积网络，利用电力系统的拓扑结构提取空间特征；随后，将图卷积网络的输出送入多层感知机中，提取和学习数据中的时间依赖性和非线性关系；步骤4、将左半部分子集提取的数据流的特征与对应的右半部分子集提取的数据流特征进行拼接，确保时间连续性；采用零填充技术对拼接后的特征向量进行处理，统一数据的维度，采用逐位相加的方法将统一维度后的特征向量进行融合；步骤5、收集相关的环境信息，将环境信息转化为数值特征，设计嵌入层将环境数据嵌入到网络中；步骤6、将特征向量与环境信息采用进行合并，合并后的特征向量送入由多层感知机和全连接层构成的深度学习网络中进行训练；步骤7、采用均方误差损失函数评估模型预测的电力系统状态与实际观测状态之间的偏差；步骤8、使用反向传播和梯度下降算法对模型的参数进行更新优化，并用于预测电力系统的运行状态。

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