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龙图腾网获悉安康学院申请的专利一种自适应协同输电线路故障监测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：CN119765653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411970813.3，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种自适应协同输电线路故障监测系统是由崔智军;阎丽平设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应协同输电线路故障监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自适应协同输电线路故障监测系统，涉及电网故障监测技术领域。本发明与之前的输电线路的故障监测系统相比，解决了单一传感器提供的信息有限；传统监测系统缺乏自适应调整能力；不同监测设备和功能模块之间协同性差的问题；通过传感器网络整合多种传感器采集的数据，利用智能诊断算法进行融合分析。能够大幅提高诊断准确率，系统具备自适应调整能力，可根据故障发展态势实时优化监测策略；能够根据线路实时运行状态与故障风险，自适应调整传感器采样频率；依据线路老化程度、地理环境、历史故障分布等因素，动态分配监测资源，智能转移监测重点；系统各模块间协同运作，相互适配；能够减少误判、漏判，提升系统整体稳定性。

本发明授权一种自适应协同输电线路故障监测系统在权利要求书中公布了：1.一种自适应协同输电线路故障监测系统，其特征在于，包括： 网络搭建模块100：用于基于若干种类型的传感器对输电线路搭建传感器网络； 采集传输模块200：用于基于传感器网络采集数据并进行传输； 采集传输模块200包括： 数据采集单元210：用于收集各个传感器所监测到的原始数据，并通过边缘设备将模拟信号转化为数字化监测数据； 数据传输单元220：用于通过若干种通信方式相结合的方式将采集到的数字化监测数据传输到后台控制中心； 分析处理模块300：用于接收数据通信模块传输的数据，并对数据进行预处理和故障诊断； 分析处理模块300包括： 数据预处理单元310：用于对接收到的数字化监测数据进行去噪和归一化预处理； 特征提取单元320：用于对预处理后的数据提取输电线路运行状态和环境条件； 故障诊断单元330：用于基于提取的输电线路运行状态，基于智能诊断算法对输电线路进行故障诊断，获得故障诊断结果和故障严重程度； 自适应协同控制模块400：用于基于自适应调整机制，根据输电线路实时的运行状态、环境条件、故障诊断结果和故障严重程度，动态控制传感器和不同功能模块之间的协同工作；所述自适应调整机制具体如下： 定义智能体，将包含智能诊断算法的故障诊断单元330定义为智能体； 定义状态空间S，所述状态空间S中的状态向量s包括输电线路的运行状态、环境条件、故障诊断描述和故障严重程度； 定义动作空间A，动作空间A包含动作向量a＝{a11,Λ,a1u,Λ,a1U，a21,Λ,a2v,Λ,a2V，a31,Λ,a3k,Λ,a3L}；a1u对应采样频率比例系数调整动作；a2v对应传感器监测范围调整动作；a3k对应故障类型的计算资源和通信资源的调整动作； 定义奖励函数Rs,a如下： Rs,a＝w1Raccuracys,a+w2Renergys,a+w3Rresponses,a 其中，w1，w2和w3为权重系数；Raccuracys,a为故障诊断准确性奖励；Renergys,a为能耗奖励；Rresponses,a为故障响应及时性奖励； 其中，k1为准确性重要程度系数；pacc为采取动作a使下一次故障诊断准确率；pacc0为采取动作a前故障准确率； 其中，k2为能耗重要程度系数；E0为采取动作a前的能耗；E为采取动作a后的能耗； 其中，k3为及时性重要程度系数；td0为采取动作a前的故障首次检测时间；td为采取动作a后的故障首次检测时间； 使用Q学习算法学习最优策略，初始化Q值函数为一个表格，表格的行对应不同的环境状态，列对应不同的动作； 采用ε-贪婪策略选择动作： 其中，ε为探索率；为环境状态st下所有可能的动作中对应的Q值最大值； 智能体在系统中执行选定动作at，系统状态依线路运行物理规律、环境变化及动作影响转移到下一个状态st+1，同时依据奖励函数Rs,a计算并反馈给智能体奖励值Rt； 基于Q学习算法更新公式，用新获取的经验st,at,Rt,st+1更新Q值： 其中：Q'st,at为更新的Q值；Qst,at为环境状态st下采取动作at的Q值；α为学习率；γ为折扣因子；a'为下一个环境状态st+1下所有可能的动作中的最优动作；为下一个环境状态st+1下所有可能的动作中对应的Q值最大值，即从当前环境状态转移到下一个环境状态后，在所有可选的动作中获得的最大预期累计奖励； 重复更新Q值函数直至Q值收敛，获得对应的最佳Q值函数，当故障诊断单元330检测到输电线路存在故障时，智能体根据状态向量，使用最佳Q值函数从动作空间中选择并执行最优动作。

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