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龙图腾网获悉国网四川省电力公司广元供电公司申请的专利基于智慧决策的配网故障定位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：CN120355407B 。

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：202510839331.2，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于智慧决策的配网故障定位方法及系统是由肖业湘;尤园;周红;蒲坚;黄曼;刘可;宋来;王新;李颜汝;何雨佳;张豪;龙杰;彭海恩;郭颖;余兴旺;赵刘亮;邓兴海设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智慧决策的配网故障定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于智慧决策的配网故障定位方法及系统，通过获取配电网全域智能感知网络采集的目标状态数据集合，进行时空语义融合处理生成多维特征图谱，利用动态决策推理引擎对多维特征图谱进行上下文感知判别，生成故障风险判别结果，基于该故障风险判别结果对目标状态数据集合进行因果链路追踪，生成故障区段定位结果，根据故障区段定位结果生成故障定位指令并发送至配网智能运维平台，触发精准检修流程，从而综合利用配电网全域状态数据，实现了对配电网故障风险的精准评估、故障区段的快速定位以及精准检修流程的高效触发，显著提升了配电网的运行可靠性和安全性。

本发明授权基于智慧决策的配网故障定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智慧决策的配网故障定位方法，其特征在于，所述方法包括： 获取配电网全域智能感知网络采集的目标状态数据集合，所述目标状态数据集合包含设备运行工况数据、网络拓扑结构数据、历史故障知识库及环境干扰数据； 对所述目标状态数据集合进行时空语义融合处理，生成反映配电网动态运行态势的多维特征图谱，所述多维特征图谱包含时间维度的状态演变轨迹和空间维度的设备协同关系； 通过预构建的动态决策推理引擎对所述多维特征图谱进行上下文感知判别处理，生成配电网的故障风险判别结果，所述故障风险判别结果包含风险等级标识、风险触发时段及风险影响范围； 基于所述故障风险判别结果对所述目标状态数据集合进行因果链路追踪处理，生成配电网的故障区段定位结果，所述故障区段定位结果包含风险传播路径、关键影响节点及影响程度量化值； 根据所述故障区段定位结果生成包含路径标识、节点标识及影响程度的故障定位指令，并将所述故障定位指令发送至配网智能运维平台以触发检修流程； 所述对所述目标状态数据集合进行时空语义融合处理，生成反映配电网动态运行态势的多维特征图谱，包括： 对所述目标状态数据集合中的设备运行工况数据进行时间窗口对齐处理，得到具有时间同步关系的工况数据序列，所述工况数据序列包含多个维度的运行参数的时序采样值； 对所述目标状态数据集合中的网络拓扑结构数据进行图模型转换处理，生成包含设备节点和连接边的配电网拓扑图，所述连接边的权重由设备间功率传输容量确定； 对所述目标状态数据集合中的环境干扰数据进行空间区域划分处理，生成设备所在区域的环境参数分布矩阵，所述环境参数分布矩阵包含多个维度的环境参数的空间采样值； 将所述工况数据序列、配电网拓扑图及环境参数分布矩阵输入语义融合模块，通过历史故障知识库的语义匹配处理，提取设备运行状态与历史故障模式的关联规则； 基于所述关联规则对所述工况数据序列、配电网拓扑图及环境参数分布矩阵进行特征交叉融合处理，生成包含时间演变轨迹和空间协同关系的多维特征图谱；具体包括： 对所述工况数据序列进行时间维度的滑动窗口分析处理，统计滑动窗口内异常工况事件的发生频率，生成设备状态的时间演变轨迹； 对所述配电网拓扑图进行空间维度的路径搜索处理，以显著负荷设备节点为起点，遍历所有可达节点并记录路径上的边权重，生成设备间的空间协同关系； 对所述环境参数分布矩阵进行时空联合分析处理，统计目标区域内环境参数与设备故障的共现频率，生成环境干扰与设备状态的耦合特征； 将所述时间演变轨迹、空间协同关系及耦合特征输入特征图谱构建单元，通过特征维度对齐处理，生成具有统一时间分辨率和空间分辨率的多维特征图谱； 对所述多维特征图谱进行噪声过滤处理，剔除与历史故障模式无关的冗余特征，保留与故障风险强相关的核心特征作为最终的多维特征图谱。

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