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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于本地数据驱动的环形直流微电网故障定位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：CN119337182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411491247.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于本地数据驱动的环形直流微电网故障定位方法是由韩华;高升;刘宏毅;唐欣巍;孙尧;粟梅;李为伟;但汉兵设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于本地数据驱动的环形直流微电网故障定位方法在说明书摘要公布了：基于本地数据驱动的环形直流微电网故障定位方法，针对少故障样本和弱正极电流特征下的故障定位问题，提出了一种基于本地故障数据驱动的精确定位方法，为故障隔离后的检修工作提供依据。针对故障样本不足的问题，提出了基于注意力机制和门控循环单元神经网络的故障数据增强方法，通过预测故障隔离后的故障电压电流动态来扩充智能故障定位所需的训练数据。针对弱正极电流特征导致的高阻和负极接地故障定位难题，提出了结合离散小波变换、极限学习机与自适应增强算法的故障定位方法，从弱特征的故障样本中提取和学习隐含的故障位置信息，提高线路故障定位精度。

本发明授权基于本地数据驱动的环形直流微电网故障定位方法在权利要求书中公布了：1.基于本地数据驱动的环形直流微电网故障定位方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1故障样本集构建； 步骤2基于滑动窗口的故障数据预处理； 基于不同数据处理方法构造基于Att-GRU预测模型和基于ELM-Adaboost定位模型所需的训练数据集：对于预测模型，利用变长度滑动窗口法将数据按时间顺序划分为多组子序列，时间顺序靠前的数据作为训练输入，时间顺序靠后的数据作为训练标签；对于定位模型，利用定长度滑动窗口法构造包含故障前后不同时段电压电流的多个子数据集，随后基于离散小波分解构造特征向量，作为定位模型训练输入，故障点在线路中的相对位置作为训练标签; 步骤3故障预测与定位模型训练； 步骤4基于Att-GRU预测模型的数据增强； 基于Att-GRU预测模型的数据增强具体如下： 基于Att-GRU的故障预测模型，用以捕捉故障信号变化趋势并预测故障隔离后一段时间的故障电流和电压数据； 双隐藏层Att-GRU模型建立过程如下，其中，N1和N2分别为两个层的节点数； 首先，基于仿真实验收集线路故障发生前后变换器的母线侧电压数据，仿真过程中考虑了不同的故障位置和故障电阻条件以获得更多的可用信息； 其次，基于变长度滑动窗口法构建神经网络的输入样本及相应的预测标签，得到不同长度的训练数据集，以满足不同预测时长要求； 最后，以预测误差最小为目标函数对Att-GRU模型进行训练； 模型训练完成后，根据实时的故障隔离前采样电压预测故障隔离后一段时间的电压；增强后的数据集可用于后续的特征提取和定位，为了进一步提高预测模型的鲁棒性和泛化能力，在注意力层中加入了dropout机制，通过在神经网络前向传播的计算阶段，以一定的概率将神经元的输出设为零; 步骤5故障特征提取； 步骤6基于ELM-Adaboost的故障定位模型。

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