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龙图腾网获悉无锡市新锋物联智能科技有限公司申请的专利一种智慧电网故障预警与诊断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：CN119471181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411475273.1，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种智慧电网故障预警与诊断系统是由王勇;汪金;韩耀;刘玲莉设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智慧电网故障预警与诊断系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智慧电网故障预警与诊断系统，涉及智慧电网技术领域，包括多模态数据采集与融合模块、深度强化学习预警模块、基于图神经网络的故障诊断模块、集成多任务学习的自适应诊断模块、边缘计算与云协同模块和系统测试与验证模块，包括步骤一：通过电力传感器、智能电表和气象站采集多源数据，利用深度自编码器模型对数据降维和特征融合；步骤二：将采集数据导入深度强化学习预警模块，通过与电网运行环境的交互动态调整预警策略；步骤三：基于图神经网络的故障诊断模块分析电网的拓扑结构，识别故障位置；步骤四：学习模型和处理故障类型；步骤五：结合边缘计算与云端协同工作；步骤六：系统测试与验证模块测试、验证和优化模型。

本发明授权一种智慧电网故障预警与诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种智慧电网故障预警与诊断系统，其特征在于：包括多模态数据采集与融合模块、深度强化学习预警模块、基于图神经网络的故障诊断模块、集成多任务学习的自适应诊断模块、边缘计算与云协同模块和系统测试与验证模块； 所述多模态数据采集与融合模块，包括多模态数据采集单元和多模态数据融合单元，所述多模态数据采集单元采集来自多个源头的异构数据，并通过多模态数据融合单元内的多模态融合模型对多模态数据采集单元采集的数据进行协同处理； 所述深度强化学习预警模块包括智能代理与强化学习模型单元和自适应阈值调整单元，所述智能代理与强化学习模型单元包括构建深度Q网络智能代理，基于建深度Q网络智能代理系统，对多模态数据采集与融合模块采集和融合后数据进行实时动态数据和环境交互处理；所述自适应阈值调整单元根据不同的环境条件，自适应调整故障预警的阈值； 所述基于图神经网络的故障诊断模块包括电网拓扑建模单元、图卷积神经网络模型单元和故障定位与诊断单元，所述基于图神经网络的故障诊断模块利用电网的图结构属性，基于图卷积网络构建复杂的电网拓扑模型，实现高精度故障定位与诊断； 所述图神经网络的故障诊断模块包括电网拓扑建模单元、图卷积神经网络模型单元和故障定位与诊断单元，所述电网拓扑建模单元将电网表示为一个图，其中表示电网中的节点，表示节点之间的传输线路，且每个节点的特征向量为当前的电压、电流、频率和温度； 所述图卷积神经网络模型单元利用图卷积网络处理电网的图结构数据，学习节点特征之间的关系，识别潜在的故障位置，图卷积网络的层更新公式为： 其中表示为图的邻接矩阵、表示为度矩阵、表示为第层的节点特征矩阵、表示为权重矩阵、为激活函数； 所述故障定位与诊断单元基于图卷积神经网络模型对电网的每个节点进行分类，输出对应的故障类型和故障发生的节点位置； 所述集成多任务学习的自适应诊断模块基于图神经网络的故障诊断模块数据通过联合学习多种故障模式，增强对不同电网故障的鲁棒性，提高诊断的准确性； 所述集成多任务学习的自适应诊断模块包括多任务学习模型单元和自适应学习率调整单元，所述多任务学习模型单元利用共享的特征表示和任务特定的输出层，实现对不同类型故障的联合诊断，设定多个任务，k表示正整数，每个任务对应一个特定的故障模式，损失函数为所有任务损失的加权和： 其中表示为总损失函数、表示为任务的数量、表示为任务的权重、表示任务的损失函数； 所述自适应学习率调整单元基于多任务学习模型单元内的学习进展，动态调整各任务的学习率，自适应学习率更新公式为： 其中表示当前学习率，表示任务在第t次迭代时的损失、表示任务在第t-1次迭代时的损失； 所述边缘计算与云协同模块包括边缘计算实时预处理单元和云端大数据分析单元，所述边缘计算与云协同模块将集成多任务学习的自适应诊断模块数据在边缘节点进行实时预处理，并与云协同单元内的云端大数据分析平台协同工作，系统响应速度； 所述系统测试与验证模块基于边缘计算与云协同模块的数据进行系统测试与验证，系统将不断优化深度强化学习预警模块、基于图神经网络的故障诊断模块、集成多任务学习的自适应诊断模块和边缘计算与云协同模块。

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