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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司直流公司申请的专利一种基于光CT测量的电力系统故障严重程度评估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：CN119335317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411511744.X，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种基于光CT测量的电力系统故障严重程度评估方法是由姚兵;胡生辉;黄瑶玲;姚其新;王喆;万泉;饶洪林设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于光CT测量的电力系统故障严重程度评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光CT测量的电力系统故障严重程度评估方法，涉及电力系统技术领域，包括以下步骤：S1、构建光CT测量模型；S2、多尺度分解与特征提取；S3、时空耦合故障定位；S4、动态网络拓扑重构；S5、故障影响传播分析；S6、电力元件健康状态预测；S7、故障严重程度量化指标建立。该基于光CT测量的电力系统故障严重程度评估方法，通过引入小波变换、多尺度分解、时空耦合算法以及综合严重程度量化指标体系，大幅度提升了故障定位的准确性和严重程度评估的精确度，克服了传统技术在故障信号捕捉和传播路径分析中的局限，能够实时、全面地追踪电力系统故障的动态变化。

本发明授权一种基于光CT测量的电力系统故障严重程度评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于光CT测量的电力系统故障严重程度评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建光CT测量模型； 通过建立光CT测量模型来获取电力系统中的电磁场分布，在不影响电网正常运行的情况下，利用光学传感器实时地测量电磁信号的空间分布特征，通过在电力系统的关键节点安装光CT传感器阵列，捕捉到多维度的电力信号数据，信号数据包括电压波形、电流密度、电磁波传播路径的关键信息； S2、多尺度分解与特征提取； 在获得原始光CT测量信号后，进行多尺度分解，提取出不同频段下的电磁信号特征，采用小波变换技术，将复杂的电力信号分解为多个尺度层次的数据，分别对应高频和低频成分，用于捕捉不同故障类型在时间和频率域上的独特特征； S3、时空耦合故障定位； 基于时空耦合算法模型，将光CT获取的电磁场数据与时间序列结合起来，精确定位故障点，实时追踪电力系统内故障的发展路径，分析其传播速度和扩散范围，在此过程中，模型结合电力系统的拓扑信息，将每个节点的数据与邻近节点进行动态关联，识别出故障可能蔓延的方向和范围； S4、动态网络拓扑重构； 在故障发生后，通过实时更新电力系统的网络拓扑结构模型，对故障节点及其周围的节点关系进行重新构建，基于光CT的测量结果，将系统内的电磁耦合关系重新配置，识别出可能受故障影响的关键路径和元件； S5、故障影响传播分析； 对捕捉的电磁信号进行影响传播分析，通过计算故障在网络中的传递路径和速度，评估其对其他节点及区域的潜在威胁，识别出故障扩展的临界点和风险高发区域，为后续的风险评估和应急响应提供参考依据； S6、电力元件健康状态预测； 运用机器学习算法对电力系统中的关键元件健康状态进行预测，结合光CT测量数据的历史趋势分析，评估元件在不同故障条件下的失效概率； S7、故障严重程度量化指标建立； 建立故障严重程度量化指标体系，基于光CT测量所得的电磁信号变化幅度、电力元件健康状态、故障影响传播速度的多维参数，将参数标准化并赋予不同的权重，计算出一个综合性严重程度评分，评分体系包括不同类型的故障场景，包括瞬时过流、持续过载、线路接地，为风险等级判定提供量化依据。

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