杭州寰宇微视科技有限公司张涛获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州寰宇微视科技有限公司申请的专利一种基于深度学习技术的电力故障点识别方法及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：CN120317156B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510804774.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习技术的电力故障点识别方法及系统是由张涛;赵志伟;田炬设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习技术的电力故障点识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度学习技术的电力故障点识别方法及系统，涉及电力系统技术领域，其技术方案要点是：获取故障发生时刻沿线监测点采集的原始电气量数据以及当前电网拓扑信息；根据所述当前电网拓扑信息和预存的电网元件参数，构建当前运行状态下的电网等效模型；基于所述电网等效模型，执行电网物理计算，生成用于校正所述原始电气量数据的理论参考值；利用所述理论参考值对所述原始电气量数据进行校正，生成校正后的特征量；将所述校正后的特征量输入故障定位判断单元，输出故障位置信息。本申请提供的一种基于深度学习技术的电力故障点识别方法及系统具有提高电网拓扑变化下的故障点识别准确性与可靠性的优点。
本发明授权一种基于深度学习技术的电力故障点识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习技术的电力故障点识别方法，其特征在于，包括： 获取故障发生时刻沿线监测点采集的原始电气量数据以及当前电网拓扑信息； 根据所述当前电网拓扑信息和预存的电网元件参数，构建当前运行状态下的电网等效模型； 基于所述电网等效模型，执行电网物理计算，生成用于校正所述原始电气量数据的理论参考值； 利用所述理论参考值对所述原始电气量数据进行校正，生成校正后的特征量； 将所述校正后的特征量输入故障定位判断单元，输出故障位置信息。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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