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龙图腾网获悉浙江大学海南研究院;浙江大学;浙江天衡五维电子科技有限公司申请的专利一种基于时间约束和改进Time-ConvNeXt网络的电网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：CN120177932B 。

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：202510240808.5，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种基于时间约束和改进Time-ConvNeXt网络的电网故障诊断方法是由汪显博;闫云凤;齐冬莲;陈郁林;汪金维;王昌鹏设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间约束和改进Time-ConvNeXt网络的电网故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时间约束和改进Time‑ConvNeXt网络的电网故障诊断方法，应用于智能电网的电网故障诊断技术领域，包括：提取并筛选电网故障报警文本中的关键特征，生成报警事件编码矩阵，并引入随时间衰减的指数衰减权重，得到时间编码矩阵；在ConvNeXt网络中加入循环时序注意力模块，得到改进Time‑ConvNeXt网络，并输入时间编码矩阵进行端到端的电网故障诊断模型训练，提取时空特征；输入待测集至训练好的电网故障诊断模型，由全连接层输出电网故障类型概率。本发明实现了电网故障诊断过程中时序特征的高效融合，进一步提高了电网故障诊断的效率与准确性。

本发明授权一种基于时间约束和改进Time-ConvNeXt网络的电网故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间约束和改进Time-ConvNeXt网络的电网故障诊断方法，其特征在于，包括： 步骤1：提取并筛选电网故障报警文本中的关键特征，生成报警事件编码矩阵，并引入随时间衰减的指数衰减权重，得到时间编码矩阵； 步骤2：在ConvNeXt网络中加入循环时序注意力模块，得到改进Time-ConvNeXt网络，并输入所述时间编码矩阵进行端到端的电网故障诊断模型训练，提取时空特征； 步骤3：输入待测集至训练好的所述电网故障诊断模型，由全连接层输出电网故障类型概率； 步骤1中，所述随时间衰减的指数衰减权重，如下： 其中，为历史报警事件的时间戳；为当前报警事件的时间戳；为历史报警事件与当前报警事件的时间差；为历史报警事件的权重；为衰减因子，用于控制所述时间差对所述权重的影响程度； 步骤2中，在ConvNeXt网络中加入循环时序注意力模块，具体为： 通过全局平均池化和全连接层分配通道注意力权重，具体为： 输入特征经过全局平均池化操作后得到一个缩小的空间维度的特征表示，用于进一步提取通道级别的特征，再经过全连接层变换，得到各通道的注意力权重，如下： 其中，为各通道的注意力权重；为输入特征的张量；为全局平均池化操作，得到各通道的全局平均值；为一个全连接层，用于将全局平均值转换为各通道的注意力权重； 采用残差机制循环更新特征，具体为： 将注意力权重与输入特征相乘后与原始输入特征相加，实现残差连接，并重复R次更新，如下： 其中，为更新后的特征张量；为逐元素相乘；为循环更新操作。

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浙江大学海南研究院;浙江大学;浙江天衡五维电子科技有限公司，其通讯地址为：572025 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城标准厂房二期三楼C310区；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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