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龙图腾网获悉南京工程学院申请的专利一种基于故障诊断的配电网线路参数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：CN114441898B 。

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：202210085376.1，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种基于故障诊断的配电网线路参数辨识方法是由刘海涛;陆恒;纪雨清;张埕瑜;黄铖;马丙泰设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于故障诊断的配电网线路参数辨识方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于故障诊断的配电网线路参数辨识方法，包括对实时的电压信号和功率信号进行去噪与缺失值增补处理；构建历史量测数据特征向量；对历史量测数据特征向量和实时量测数据特征向量同时进行归一化处理；将归一化处理后的配电网首末端点的历史量测数据向量划分为训练集和测试集；对GA‑Elman神经网络进行训练；将测试集输入训练完成的GA‑Elman神经网络，以实现故障诊断；采用最小二乘法对整个正常运行的配电网进行线路参数的辨识；计算配电网辨识线路参数精度。本发明解决了未考虑实际运行情况及线路故障对于实际参数的影响，利用带误差的线路参数进行配电网分析应用，会导致计算结果与实际值差距很大的问题。

本发明授权一种基于故障诊断的配电网线路参数辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于故障诊断的配电网线路参数辨识方法，其特征在于，包括： 采集配电网各条线路首末端点实时的电压信号和功率信号； 对实时的电压信号和功率信号进行去噪与缺失值增补处理，得到实时量测数据特征向量； 获取配电网首末端点历史的电压信号和功率信号； 构建历史量测数据特征向量； 对历史量测数据特征向量和实时量测数据特征向量同时进行归一化处理； 将经过归一化处理的历史量测数据向量分成多组，采用遗传算法计算每组的最优权值，以多组最优权值的平均值为GA-Elman神经网络的初始权值； 将归一化处理后的配电网首末端点的历史量测数据向量划分为训练集和测试集；历史量测数据向量作为GA-Elman神经网络的输入，对应故障复合判定结果的数字作为GA-Elman神经网络的输出，选择训练集结合GA-Elman神经网络的初始权值，对GA-Elman神经网络进行训练； 将测试集输入训练完成的GA-Elman神经网络，以实现故障诊断； 将故障诊断后的配电网结构进行绘制，得到配电网结构图，配电网结构图包括有故障节点、故障判定结果及故障所在区域； 采用最小二乘法对整个正常运行的配电网进行线路参数的辨识； 计算配电网辨识线路参数精度。

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