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龙图腾网获悉南方电网数字平台科技(广东)有限公司申请的专利基于电流骤降分析的配电网故障智能检测方法及装置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：CN115684838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211412482.2，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权基于电流骤降分析的配电网故障智能检测方法及装置是由黄兵;刘亚菲;谭杰;余帅设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电流骤降分析的配电网故障智能检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于电流骤降分析的配电网故障智能检测方法及装置，该方法包括：获取待处理的配电网的电参数数据集，并对电参数数据集进行数据处理，得到处理后电参数数据集；根据处理后电参数数据集，训练待训练故障检测模型，得到训练后故障检测模型，并判断训练后故障检测模型是否收敛，若是，则将训练后故障检测模型确定为目标故障检测模型。可见，实施本发明能够训练出用于分析电流骤降情况的目标故障检测模型，以通过电流骤降分析检测配电网是否存在故障，这样，即使无法获取到遥测信息，也能够及时检测到配电网存在的故障，进而及时地对配电网进行维修，从而提升了对配电网故障检测工作及维修工作的可靠性、准确性及有效性。

本发明授权基于电流骤降分析的配电网故障智能检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于电流骤降分析的配电网故障智能检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理的配电网的电参数数据集，并对所述配电网的电参数数据集执行数据处理操作，得到处理后电参数数据集；所述数据处理操作包括数据增强操作、数据特征提取操作以及数据均衡化操作，所述电参数数据集中的每个电参数数据子集均为包含有多种相位类型电参数数据的子集； 根据所述处理后电参数数据集，对预设的待训练故障检测模型进行训练，得到训练后故障检测模型，并判断所述训练后故障检测模型是否收敛； 当判断出所述训练后故障检测模型收敛时，将所述训练后故障检测模型确定为目标故障检测模型；所述目标故障检测模型用于根据待判定配电网的电参数数据分析所述待判定配电网的电流骤降情况，以根据所述电流骤降情况检测所述待判定配电网的开关状态是否存在故障； 其中，所述对所述配电网的电参数数据集执行数据处理操作，得到处理后电参数数据集，包括： 根据每个所述电参数数据子集所包含的所有所述相位类型的电参数数据，对每个所述电参数数据子集执行数据增强操作，得到每个所述电参数数据子集对应的增强后电参数数据集合； 对每个所述电参数数据子集对应的增强后电参数数据集合执行数据特征提取操作，得到每个所述电参数数据子集对应的电参数特征数据集合； 对于每一所述电参数数据子集，根据预先确定出的所述电参数数据子集对应的每个电参数特征数据所属的标签类型，从所有所述电参数特征数据中确定出所有目标电参数特征数据，并确定每一所述目标电参数特征数据对应的所有邻近目标电参数特征数据；每个所述电参数特征数据所属的标签类型与所述配电网的电流骤降情况相关联； 对于每一所述电参数数据子集中的每一所述目标电参数特征数据，确定所述目标电参数特征数据对应的邻近数据采样比例，并根据所述邻近数据采样比例，对所述目标电参数特征数据对应的所有所述邻近目标电参数特征数据进行采样，以更新所述目标电参数特征数据对应的所有所述邻近目标电参数特征数据； 对于每一所述电参数数据子集中的每一所述目标电参数特征数据，根据所述目标电参数特征数据对应的更新后的所有所述邻近目标电参数特征数据，计算所述目标电参数特征数据与每一更新后的所述邻近目标电参数特征数据之间的构建电参数特征数据； 对于每一所述电参数数据子集，根据所得到的所述电参数数据子集对应的所有所述构建电参数特征数据，更新所述电参数数据子集； 将所有所述电参数数据子集对应的均衡化后特征数据集合确定为处理后电参数数据集； 其中，对应的构建电参数特征数据为： xnew=x+rand0,1*x`-x， x为所述目标电参数特征数据，x`为所述目标电参数特征数据对应的更新后的任一所述目标电参数特征数据，xnew为所述目标电参数特征数据与对应更新后的所述邻近目标电参数特征数据之间的构建电参数特征数据。

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