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龙图腾网恭喜国网上海市电力公司申请的专利一种CLCC换流器故障定位和分析方法、系统及设备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：CN119066991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411561828.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种CLCC换流器故障定位和分析方法、系统及设备是由冷超;闫全全;李锋锋;薛楚亮;倪汝冰;朱正一;孙梦;肖江龙设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种CLCC换流器故障定位和分析方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种CLCC换流器故障定位和分析方法、系统及设备，所述的方法包括：构建CLCC换流器故障定位和分析模型；离线训练CLCC换流器故障定位和分析模型；采集CLCC系统的实时数据并进行预处理，将预处理后的实时数据输入经离线训练后的CLCC换流器故障定位和分析模型进行在线学习，并输出故障信息；对故障信息进行深入分析输出故障分析报告；所述的系统用于实现上述方法。与现有技术相比，本发明能够缩短模型训练时长以及节省计算资源，还能对CLCC系统中出现的故障进行全面分析且针对复杂工况仍能够提供准确高效的解决方案。

本发明授权一种CLCC换流器故障定位和分析方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种CLCC换流器故障定位和分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：构建CLCC换流器故障定位和分析模型，所述的CLCC换流器故障定位和分析模型包括级联神经网络和故障分析模块；所述的级联神经网络包括卷积神经网络、循环神经网络和两层Transformer层；获取数据集，并基于数据集对CLCC换流器故障定位和分析模型进行离线训练；所述的数据集包括正常工况以及故障工况数据；采集CLCC系统的实时数据并进行预处理，将预处理后的实时数据输入经离线训练后的CLCC换流器故障定位和分析模型进行在线学习，并输出故障信息；所述的输出故障信息的方法为：所述的卷积神经网络的输入层接收预处理后的实时数据并输入至卷积神经网络的卷积层，经预处理后的实时数据为三维数据，将所述的三维数据重塑为二维数据，输入卷积层进行处理输出第一空间信息，第一空间信息输入池化层应用最大池化操作，输出第二空间信息，第二空间信息经Flatten层展平为一维向量输入第一Transformer层；第一Transformer层接收一维向量使用多头注意力机制捕捉一维向量之间的依赖性输出局部时间特征；将局部时间特征作为循环神经网络的输入，由输入层接收第一Transformer层的输出并输送至循环层，使用长短时记忆网络层捕捉输入数据的时间特征，Dropout层接收循环层输出并随机丢弃部分神经元输出全局特征；第二Transformer层接收全局特征，通过全局自注意力机制对全局特征进行融合与优化将结果输入输出层，由输出层输出故障信息；所述的实时数据包括CLCC系统传感器采集的电流、电压和温度数据且以时间序列方式进行存储；所述的故障信息包括故障位置和故障类型；对故障信息进行深入分析输出故障分析报告。

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