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申请/专利权人：广东科源电气股份有限公司

摘要：本发明涉及短路保护技术领域，具体为一种继电回路短接保护方法及系统，包括以下步骤：基于电流感测器的输出数据，分离电流和电压数据中的突变点与峰值，建立形态特征与电路状态的关联模型，并制定数据分类标准，生成电路状态特征集。本发明中，通过利用时间序列分析对电流和电压波形进行深入分析，能够识别细微的偏移和趋势变化，采用动态阈值配置，结合历史和实时数据通过傅里叶变换进行综合分析，允许在各种工作条件下自动调整阈值，减少了误操作，提高了保护响应的准确性，通过持续优化的数据驱动，保护机制能自我调整以适应新的或变化的电网条件，极大地减少了因设备故障或操作错误导致的风险，确保了电力系统的持续稳定运行和安全。

主权项：1.一种继电回路短接保护方法，其特征在于，包括以下步骤：基于电流感测器的输出数据，分离电流和电压数据中的突变点与峰值，建立形态特征与电路状态的关联模型，并制定数据分类标准，生成电路状态特征集；基于所述电路状态特征集，利用循环神经网络，进行时间序列分析，识别电流和电压波形的偏移，提取变化趋势特征，并对特征模式进行辨识和分类，生成异常波形特征集；依据所述异常波形特征集，运用交叉验证技术，通过当前数据反馈调整模型权重和偏差值，并重复试验验证模型的稳定性和准确性，生成短接预测模型；根据所述短接预测模型，利用百分位数，结合历史波形数据，通过傅里叶变换，计算应对突发电流增加的阈值，并根据过电流保护需求，动态调整阈值和设置响应机制，生成动态阈值配置；基于所述动态阈值配置，实时分析新接收的电流和电压数据，当实时监控数据超过阈值时，断路器自动触发保护机制，并记录保护动作的状态，生成断路保护状态信息；基于所述断路保护状态信息，收集执行保护动作后的继电回路性能数据，进行响应效果评估，并对所述短接预测模型和阈值进行细化调整，生成保护机制优化结果；基于所述电路状态特征集，利用循环神经网络，进行时间序列分析，识别电流和电压波形的偏移，提取变化趋势特征，并对特征模式进行辨识和分类，生成异常波形特征集的步骤具体为：基于所述电路状态特征集，利用循环神经网络，分析电流和电压的数据波形，标记每个数据波形的偏移点，并记录偏移点的幅度和频率，对偏移规律进行分析，得到波形偏移数据集；基于所述波形偏移数据集，提取每种波形的上升或下降趋势，对变化趋势进行分类，并记录每个分类中的波形特征，得到初级趋势特征集；基于所述初级趋势特征集，对特征进行迭代细化，将波形特征按功能性或异常性进行群组化处理，整理群组为标准分类，得到异常波形特征集。

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