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龙图腾网获悉鲁东大学申请的专利一种基于人工智能分析电力系统故障的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：CN119691404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411867613.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于人工智能分析电力系统故障的方法是由肖淑婷;吕姿悦;景怡嘉;杨小宛;焦雨宁;彭静静设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能分析电力系统故障的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力系统故障分析技术领域，具体地说，涉及一种基于人工智能分析电力系统故障的方法。其包括以下步骤：采集电力系统的电气数据、电网拓扑运行数据和保护控制设备数据；采用分形几何理论计算电气数据的多尺度分形维数特征，结合时空曲率捕捉电气波形局部动态特性构建联合特征空间，通过机器学习模型识别故障模式；基于电网拓扑运行数据和保护控制设备数据定义电网运行状态并构建多层关联图模型，利用逻辑推导和动态规则确定最终故障源集合；生成不同的故障预警信号。该基于人工智能分析电力系统故障的方法通过结合分形几何与时空曲率的联合特征空间捕捉电力系统故障中动态特征，并通过多层关联图模型准确定位故障源。

本发明授权一种基于人工智能分析电力系统故障的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能分析电力系统故障的方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、采集电力系统的电气数据、电网拓扑运行数据和保护控制设备数据，并对数据进行预处理； S2、采用分形几何理论计算电气数据的多尺度分形维数特征，结合时空曲率捕捉电气波形局部动态特性构建联合特征空间，通过机器学习模型识别故障模式； S3、基于电网拓扑运行数据和保护控制设备数据定义电网运行状态并构建多层关联图模型，利用逻辑推导和动态规则确定最终故障源集合； S4、根据最终故障源集合和电网运行状态，生成不同的故障预警信号； 所述S2中，采用分形几何理论计算电气数据的多尺度分形维数特征，结合时空曲率捕捉电气波形局部动态特性构建联合特征空间，通过机器学习模型识别故障模式，具体步骤如下： S2.1、使用小波变换对电流和电压信号进行分解，分别得到频段的电流子序列和电压子序列；是其中一个节点； S2.2、对于每频段，通过盒子计数法来计算频段的电流分形维数和电压分形维数，并且通过加权平均方法得到综合电流分形维数和综合电压分形维数； S2.3、通过电流和电压对时间二阶导数来近似表示电流时空曲率和电压时空曲率； S2.4、基于综合电流分形维数、综合电压分形维数、电流时空曲率和电压时空曲率结合构建联合特征空间，,其中，为构建联合特征空间，并使用支持向量机模型对联合特征空间进行训练分析，识别电力系统中的故障模式； 所述S2.3中，通过电流和电压对时间二阶导数来近似表示电流时空曲率和电压时空曲率，具体方法如下： ； ； 其中，为时间；为电流时空曲率；为电压时空曲率。

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