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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司申请的专利一种基于DTW-KNN-LSTM算法的电压互感器故障诊断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：CN119046784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202410960655.7，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于DTW-KNN-LSTM算法的电压互感器故障诊断方法是由肖惜;揭阳;张敏;何强;魏巍;吕晓雯;孙月华;梅林浩设计研发完成，并于2024-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DTW-KNN-LSTM算法的电压互感器故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于DTW‑KNN‑LSTM算法的电压互感器故障诊断方法，通过故障样本记录表获取用户期望的故障类型所对应的各条故障数据序列；故障编辑模块传入一段数据序列及用户编辑的故障标签，并将其存入故障样本记录表中。故障诊断模块分为在线诊断和离线诊断两个模块，在线诊断模块接收实时传入的数据并结合过往一段时间的数据综合诊断是否存在故障；离线诊断模块依据用户指定的时间区间数据进行更加详细的诊断，给出可能发生的各类故障及其概率，以分别对应的最接近标准故障样本数据作为分析依据。模型重训模块通过积累的故障样本数据对在线诊断模型进行重训和更新。可以更迅速更快捷有效的对PT测温数据进行在线和离线分析。

本发明授权一种基于DTW-KNN-LSTM算法的电压互感器故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DTW‑KNN‑LSTM算法的电压互感器故障诊断方法，其特征在于，包括接口层、服务层和数据层； 所述数据层使用关系型数据库进行数据存储； 所述服务层与数据层相，通过数据层为服务层提供所需要的数据，同时与服务层之间进行数据交互； 所述接口层与服务层相连，通过服务层为接口层反馈计算结果，并为用户提供相应诊断分析结果； 所述数据层用于储存时序数据表和故障样本记录表； 所述时序数据表存储各个时刻电机柜各相的PT测温数据、环境温度和环境湿度数据； 所述故障样本记录表存储每个故障样本的开始时间、结束时间，从而能够在时序数据表中快速查询到每条标准故障样本；同时在表中存储每条故障样本对应的故障类型以便算法比对； 所述接口层共设置了四个请求模块，包括历史模型获取模块、故障编辑模块、故障诊断模块和模型重训模块； 所述故障诊断模块分为在线故障诊断和离线故障诊断两个模块，在线故障诊断模块接收实时传入的数据并结合过往一段时间的数据综合诊断是否存在故障；离线故障诊断模块依据用户指定的时间区间数据进行更加详细的诊断，给出可能发生的各类故障及其概率，以分别对应的最接近标准故障样本数据作为分析依据； 离线故障诊断模块使用KNN分类算法，计算与待测数据中各个异常片段故障类别和最相近的标准故障样本，KNN算法无需进行模型学习过程，利用训练数据对特征向量空间进行划分，并将划分结果作为最终算法模型，只需要维护一个样本数据集即可快速计算每一数据与所属分类的对应关系，进而对用户编辑的新故障实现快速反馈； 考虑实时在线故障诊断对算法效率和故障准确率的要求，在线故障诊断模块使用基于长短时记忆网络的分类算法； LSTM通过在隐藏层中加入神经元的状态，从而使模型对历史输入保持“记忆”，得到的特征向量涵盖整个时序数据段的重要信息；网络中的每个神经元通过三个门控单元来抉择需要向后传递哪些信息：遗忘门根据新的输入和上一时刻的输出，通过sigmoid层决定“遗忘”哪些信息，从而避免大量过时的历史信息对当前处理造成影响偏差；输入门提取当前时刻输入数据的有效信息，并控制其中应当将哪些部分加入神经元中；输出门结合神经元状态和当前输入，决定在当前时刻输出哪些信息。

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