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龙图腾网恭喜梅尔(天津)电气有限公司;国网山西省电力公司运城供电公司;天津仁爱学院申请的专利基于迁移学习的电力通信网故障检测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：CN119561824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510126248.0，技术领域涉及：H04L41/0631；该发明授权基于迁移学习的电力通信网故障检测方法是由闫磊;杨飞翔;康超;范少博;谭震浩;姚彦君;王靖龙;焦丽颖;成雪敏;任红;郝大鹏;张正;裴鹏;田明;邢栋;赵茜设计研发完成，并于2025-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的电力通信网故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于迁移学习的电力通信网故障检测方法，涉及电力通信技术领域。该基于迁移学习的电力通信网故障检测方法，对源电力通信网的源电力通信数据进行特征处理，获得源电力通信特征数据，对各预选故障检测模型进行评估，获得最优预选故障检测模型，确定最优调整后故障检测模型，通过利用源电力通信网的数据特征，评估并调整预选模型至适配目标电力通信网，从而提高故障检测的准确性和效率，降低因数据不足或特征差异导致的误报警和漏检风险，进而保障电力通信网络的稳定运行与安全性，能够有效解决不同电力通信网之间存在的故障检测模型适用性差的问题。

本发明授权基于迁移学习的电力通信网故障检测方法在权利要求书中公布了：1.基于迁移学习的电力通信网故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取源电力通信网的源电力通信数据，对源电力通信网的源电力通信数据进行特征处理，获得源电力通信特征数据，所述源电力通信特征数据包括源通信网频率偏移、源通信网相位差和源通信网网络传输延迟；获取数据库中存储的各预选故障检测模型，将源电力通信特征数据输入至各预选故障检测模型，对各预选故障检测模型进行评估，获得最优预选故障检测模型；获取各预选故障检测模型处理源电力通信特征数据的效果数据，所述效果数据包括获得故障检测结果的平均耗时、故障检测结果正确个数、故障检测模型无响应次数、故障检测模型运行时CPU温度和故障检测模型运行时CPU使用率；将所述源电力通信特征数据与数据库中存储的源电力通信参定特征数据进行融合处理，获得故障检测评估值，所述数据库中存储的源电力通信参定特征数据包括源通信网频率参定偏移、源通信网参定相位差和源通信网网络参定传输延迟；将故障检测评估值与数据库中存储的各故障检测评估值对应的预测故障类型进行比对，获取该故障检测评估值对应的预测故障类型；将故障检测评估值的实际故障类型与预测故障类型进行比对，若实际故障类型与预测故障类型相同，则故障检测结果正确个数加一，若实际故障类型与预测故障类型相同不相同，则故障检测结果正确个数不加一；将各预选故障检测模型处理源电力通信特征数据的效果数据与数据库中存储的参考效果数据进行分析处理，获得处理效果评定值，所述处理效果评定值作为获得最优预选故障检测模型的分析依据，所述数据库中存储的参考效果数据包括故障检测结果的参考平均耗时、故障检测结果参考正确个数、故障检测模型参考无响应次数、故障检测模型运行时CPU参考温度和故障检测模型运行时CPU参考使用率；将处理效果评定值按照从小到大的顺序排列，最小的处理效果评定值对应的预选故障检测模型为最优预选故障检测模型；获取数据库中存储的各调整方案对最优预选故障检测模型进行调整，获得各调整后故障检测模型，将各调整后故障检测模型应用于目标电力通信网；获取目标电力通信网的已标注目标电力通信数据，对目标电力通信网的已标注目标电力通信数据进行特征处理，获得已标注目标电力通信特征数据，所述目标电力通信特征数据包括目标通信网频率偏移、目标通信网相位差和目标通信网网络传输延迟；将已标注目标电力通信特征数据以及已标注目标电力通信特征数据对应的故障类型输入至各调整后故障检测模型，获得各调整后故障检测模型的处理结果，对各调整后故障检测模型进行评估，确定最优调整后故障检测模型。

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梅尔(天津)电气有限公司;国网山西省电力公司运城供电公司;天津仁爱学院，其通讯地址为：300000 天津市滨海新区自贸试验区(空港经济区)航空路71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”。