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龙图腾网恭喜北京圣芯诺科技有限公司申请的专利基于大数据的电力电网故障在线识别系统及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：CN119577556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510135617.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于大数据的电力电网故障在线识别系统及方法是由苗利娟;潘星男;赫岩;祁华;邓彩林设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的电力电网故障在线识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据的电力电网故障在线识别系统及方法，涉及电力系统技术领域，包括：通过传感器采集电力电网系统的多源数据；通过分层存储策略进行数据过滤，结合多维度数据索引构建数据湖，分类存储多源数据；采用实时流处理框架对数据湖中数据进行聚合和转换，通过小波变换结合主成分分析提取故障相关的高维特征；基于高维特征，利用图神经网络结合深度学习模型，识别电力电网实时状态；根据实时状态的识别结果结合电网拓扑结构，通过时差法结合图论算法，进行故障定位。本发明提供的基于大数据的电力电网故障在线识别系统能够高效管理和存储电力电网中大量的多源数据，提升了数据处理和访问的速度。

本发明授权基于大数据的电力电网故障在线识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据的电力电网故障在线识别系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于通过传感器采集电力电网系统的多源数据；数据存储模块，用于通过分层存储策略进行数据过滤，结合多维度数据索引构建数据湖，分类存储多源数据；特征提取模块，用于采用实时流处理框架对数据湖中数据进行聚合和转换，通过小波变换结合主成分分析提取故障相关的高维特征；故障诊断模块，用于基于高维特征，利用图神经网络结合深度学习模型，识别电力电网实时状态；故障定位模块，用于根据实时状态的识别结果结合电网拓扑结构，通过时差法结合图论算法，进行故障定位；所述进行故障定位，包括，接收故障诊断模块的实时故障状态识别结果，包括故障类型和初步位置；构建包含节点属性的电网拓扑图；基于故障信号传播模型，计算故障信号到达各测量点的时间差，初步定位故障区域；基于时差计算结果，确定故障可能发生的候选区域或节点集合；采用Dijkstra算法，结合多重权重因素，包括阻抗、线路长度、设备负荷、设备状态评分和信号衰减因子，计算从初步定位点到候选节点的加权最短路径；综合加权最短路径结果和时差计算，采用加权评分法，确定故障发生的具体节点或设备位置。

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