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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司杭州供电公司申请的专利一种配电网故障分类方法、系统、设备及介质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：CN120123885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510607979.7，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种配电网故障分类方法、系统、设备及介质是由何雨微;李晏君;朱昕昱;刘箭;方赟朋;宣羿;卢飞;江能;盛方;袁喆;蔡剑彪;郑洁;朱理;李衡;杨俊杰;钱超;朱涵天设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配电网故障分类方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及配电网故障管理技术领域，公开了一种配电网故障分类方法、系统、设备及介质，基于获取的目标配电网各种故障类型下故障区域内同步向量数据，得到虚拟量测数据；采用小波变换分别提取同步向量数据和虚拟量测数据的小波能量数据集；基于注意力机制和概率神经网络模型构建故障分类模型，并采用小波能量数据集对故障分类模型进行训练，得到目标故障分类模型，训练过程中，采用挤压激励算法增强对小波能量数据集的自适应能力，并基于采用注意力机制得到的相似度得分，对故障分类模型的参数进行优化；将得到的小波能量实时数据集输入到目标故障分类模型，得到目标配电网的故障分类结果。本申请公开的方法，显著提升配电网故障分类精度。

本发明授权一种配电网故障分类方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种配电网故障分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标配电网各种故障类型下故障区域内原始信号的同步向量数据，并根据所述同步向量数据，得到虚拟量测数据； 采用小波变换分别提取所述同步向量数据和所述虚拟量测数据的小波能量数据集，所述提取过程被设定为对所述同步向量数据和所述虚拟量测数据分别进行多尺度分解，得到对应的高频分量，根据所述高频分量计算对应的所述小波能量数据集； 基于注意力机制和概率神经网络模型构建所述目标配电网的故障分类模型，并采用所述小波能量数据集对所述故障分类模型进行训练，得到目标故障分类模型，在训练过程中，采用挤压激励算法增强所述故障分类模型对所述小波能量数据集的自适应能力，并基于采用注意力机制得到的所述小波能量数据集与高斯核函数的相似度得分，对所述故障分类模型的参数进行优化；所述高斯核函数应用于所述概率神经网络模型的动态模式层各个节点； 在实际的配电网故障分类过程中，将得到的小波能量实时数据集输入到所述目标故障分类模型，得到所述目标配电网的故障分类结果； 所述基于注意力机制和概率神经网络模型构建所述目标配电网的故障分类模型，并采用所述小波能量数据集对所述故障分类模型进行训练，得到目标故障分类模型，包括： 基于概率神经网络模型构建初始故障分类模型，所述初始故障分类模型至少包括：特征通道选择层和所述动态模式层，所述动态模式层的节点数与故障类型数量相等； 在所述特征通道选择层引入挤压激励模块，所述挤压激励模块根据所述小波能量数据集生成通道权重向量，并根据所述通道权重向量对所述小波能量数据集进行通道权重调整； 为每一所述动态模式层分配自适应权重平滑因子，并在每一所述动态模式层后插入注意力评分模块，得到改进故障分类模型，所述注意力评分模块计算所述小波能量数据集与所述动态模式层各个节点的高斯核函数的相似度得分； 将所述小波能量数据集输入所述改进故障分类模型进行训练，并采用启发式算法对所述改进故障分类模型的参数进行优化，得到目标故障分类模型； 所述相似度得分的计算公式为： 其中，为高斯核函数，为注意力得分函数，为第个动态模式层节点的权重，为待分类的小波能量数据集，为动态模式层节点总数量。

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