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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利故障诊断方法、装置、设备、存储介质和程序产品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：CN120145027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510610051.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权故障诊断方法、装置、设备、存储介质和程序产品是由韩宏仲设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本故障诊断方法、装置、设备、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种故障诊断方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括：获取电力设备运行数据；根据特征提取模型对电力设备运行数据进行特征提取，得到特征数据，特征提取模型采用基于偏态纠正机制的神经网络模型实现；将特征数据输入预设的分类模型中，并根据分类模型的输出结果对电力设备进行故障诊断。采用本方法能够提高故障诊断的准确性。

本发明授权故障诊断方法、装置、设备、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电力设备运行数据； 根据特征提取模型对所述电力设备运行数据进行特征提取，得到特征数据，所述特征提取模型采用基于偏态纠正机制的神经网络模型实现； 将所述特征数据输入预设的分类模型中，并根据所述分类模型的输出结果对所述电力设备进行故障诊断； 所述分类模型基于深度信念网络实现，所述深度信念网络由多层受限玻尔兹曼机组成，所述分类模型的训练过程包括： 获取第二训练样本集，并使用对比散度算法对各层所述受限玻尔兹曼机进行预训练，以确定初始深度信念网络，所述第二训练样本集包括多个第二训练样本和各所述第二训练样本对应的故障类型，所述第二训练样本根据所述特征提取模型和历史电力设备运行数据确定； 基于各所述第二训练样本的量子状态对所述初始深度信念网络进行有监督训练，得到所述分类模型； 所述基于各所述第二训练样本的量子状态对所述初始深度信念网络进行有监督训练，得到所述分类模型，包括： 计算各所述第二训练样本的量子状态，并通过量子门操作对各所述量子状态进行变换，确定各所述第二训练样本的目标量子状态； 对各所述第二训练样本的目标量子状态进行量子测量，输出各所述第二训练样本的目标故障类型； 基于各所述目标故障类型和所述第二训练样本集中各所述第二训练样本对应的故障类型，通过反向传播算法对所述初始深度信念网络的权重进行迭代更新，得到分类模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东电网有限责任公司广州供电局，其通讯地址为：510620 广东省广州市天河区天河南二路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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