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龙图腾网恭喜国家电网有限公司技术学院分公司;山东电力高等专科学校;国家电网有限公司申请的专利基于图神经网络的电网拓扑故障定位系统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：CN119269970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411651952.X，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权基于图神经网络的电网拓扑故障定位系统是由王磊;张振海;牛林;张艳杰;张冰倩;郭丽娟;商玲玲;陈丽娜;路长青设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的电网拓扑故障定位系统在说明书摘要公布了：本发明涉及神经网络技术领域，更进一步地，涉及基于图神经网络的电网拓扑故障定位系统。所述系统包括：电网拓扑特征提取单元，用于将电网视为一个图网络，对电网的每个节点进行实时数据采集，特征矩阵中的每个元素表示电网的某个节点在某个时间的电气特性；多层图神经网络模型单元，用于将特征矩阵作为第一层的输入，作为特征提取结果；故障识别与定位单元，用于基于特征提取结果，计算故障概率分布；以及计算得到的故障位置的可信度。本发明提高了系统对复杂电网拓扑的建模能力，增强了故障检测的实时性和鲁棒性，实现了故障区域和位置的精确定位。

本发明授权基于图神经网络的电网拓扑故障定位系统在权利要求书中公布了：1.基于图神经网络的电网拓扑故障定位系统，其特征在于，所述系统包括：电网拓扑特征提取单元，用于将电网视为一个图网络，对电网的每个节点进行实时数据采集，记录每个节点实时的电气测量值，构建特征矩阵，特征矩阵中的每个元素表示电网的某个节点在某个时间的电气特性；多层图神经网络模型单元，用于将特征矩阵作为第一层的输入，结合电网的邻接矩阵和度矩阵，经过预设的多层图神经网络模型的多层特征提取后，输出最后一层的结果，作为特征提取结果；故障识别与定位单元，用于基于特征提取结果，构建故障传播动力学模型，得到故障特征场；利用故障特征场，计算故障概率分布；根据故障概率分布，确定故障区域与故障边界；根据故障区域和故障特征场，计算故障传播分布；根据故障传播分布，计算故障位置，以及计算得到的故障位置的可信度；特征矩阵为： ；其中，为电网在时间时的特征矩阵；表示电网中节点的总数；为节点在时间的电压幅值；为节点在时间的电压相角的余弦值；为节点在时间的电流幅值；为节点在时间的电流相角的正弦值；为节点在时间的有功功率；为节点在时间的无功功率；为功率的基准值，用于将有功功率和无功功率归一化；为节点在时间的频率偏差，即实际频率相对于基准频率的偏差量；为节点在时间的阻抗；为阻抗的基准值；为时间步长，表示两个时间之间的时间差；为衰减参数，控制特征矩阵随时间衰减的速率，为设定值。

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国家电网有限公司技术学院分公司;山东电力高等专科学校;国家电网有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市市中区二环南路500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”。