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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;南昌航空大学申请的专利基于波形子序列分割-聚类的配电网弧光接地辨识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：CN115828150B 。

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：202211325243.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于波形子序列分割-聚类的配电网弧光接地辨识方法是由刘卓睿;蔡木良;吴义辉;李琼;廖旭;刘林君;廖诗怡;孙鹏设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于波形子序列分割-聚类的配电网弧光接地辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于波形子序列分割‑聚类的配电网弧光接地辨识方法，方法包括：基于改进长短期记忆网络的波形子序列分割；联合三相电压和零序电压波形的时序特征分析及特征降维；基于K‑means的弧光接地故障辨识。采用改进LSTM算法准确对在同一录波数据中不同类型故障数据的进行分割，减少了不同类型故障数据对波形特征值产生的影响；并且建立了联合三相电压和零序电压波形的时序特征提取的故障辨识模型，通过实验数据分析，得出了弧光接地故障与其他故障的边界条件，有效改善传统基于电流分析特征提取不足的问题。

本发明授权基于波形子序列分割-聚类的配电网弧光接地辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于波形子序列分割-聚类的配电网弧光接地辨识方法，其特征在于，包括： 获取原始零序电压波形数据，选取长度为w的零序电压序列并计算其标准差，记为标准差序列，并选取长度为u的标准差序列并计算其短时期记忆指标，记为短时期记忆指标序列； 比较所述短时期记忆指标序列中各个短时期记忆指标与故障指标阈值的大小，并从所述短时期记忆指标序列中第一个大于故障指标阈值的故障时刻起，选取所述短时期记忆指标序列中长度为的一段子序列存为临时指标序列； 判断所述短时期记忆指标序列的补充指标序列中是否存在至少一个数据点的故障指标值大于故障指标阈值，及某一故障数据点的故障指标值与另一故障数据点的故障指标值的差值是否大于类别阈值差，其中，所述补充指标序列的长度等于，根据改进LSTM算法计算所述故障指标值； 若补充指标序列中存在至少一个数据点的故障指标值大于故障指标阈值，且某一故障数据点的故障指标值与另一故障数据点的故障指标值的差值大于类别阈值差，则将所述补充指标序列内某一故障数据点之前的所有数据点与所述临时指标序列进行合并，得到最终故障指标序列，并将所述补充指标序列内某一故障数据点之后的一个数据点作为另一个临时指标序列的起点； 将分割完成后的最终故障指标序列对应到零序电压序列中，得到故障波形子序列，其中，最终故障指标序列的起点sp和终点ep与零序电压序列对应关系为，其中和分别表示零序电压中故障波形子序列的起点和终点； 联合三相电压波形和零序电压波形对所述故障波形子序列的时频特征进行提取，并对提取后的所述时频特征进行特征降维处理，得到故障波形子序列的故障目标特征； 基于故障辩识模型对所述故障目标特征进行分析，得到与所述故障目标特征对应的故障波形子序列的故障类型。

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国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;南昌航空大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市青山湖区民营科技园内民强路88号检测试验中心科研楼(第1-11层)；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”。