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龙图腾网获悉上海山源电子科技股份有限公司;上海苑盛软件科技有限公司申请的专利基于漏电故障识别模型的煤矿漏电保护方法、装置、设备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：CN120357399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510420279.7，技术领域涉及：H02H7/26；该发明授权基于漏电故障识别模型的煤矿漏电保护方法、装置、设备和程序产品是由庞现泽;张朝平;匡欣欣;卜海滨;景杰;付志勇;郜立志设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于漏电故障识别模型的煤矿漏电保护方法、装置、设备和程序产品在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于漏电故障识别模型的煤矿漏电保护方法，包括：采集电网各线路中的电量信号；在检测到任一线路的零序电压幅值大于预设值的情况下，截取电量信号在故障发生时刻前、后各N个周波的采样值，经预处理后得到待识别数据；将待识别数据输入预先训练的漏电识别模型中，得到漏电故障识别结果；根据漏电故障识别结果向对应线路的保护单元下发故障切除指令。本公开的方案采用AI模型结合电网拓扑的条件注意力机制动态调整特征权重，并在特征学习阶段引入动态路由控制器，根据故障严重度实时切换优化的特征提取分支，相比传统方法，本方案在井下复杂工况下的漏电检测准确率显著提升、故障响应时间明显缩短。

本发明授权基于漏电故障识别模型的煤矿漏电保护方法、装置、设备和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于漏电故障识别模型的煤矿漏电保护方法，其特征在于，包括： 采集电网各线路中的电量信号，所述电量信号包括三相电压、三相电流、零序电压和零序电流； 在检测到任一线路的零序电压幅值大于预设值的情况下，截取所述电量信号在故障发生时刻前、后各N个周波的采样值，经预处理后得到待识别数据； 将所述待识别数据输入预先训练的漏电故障识别模型中，得到漏电故障识别结果； 根据所述漏电故障识别结果向对应线路的保护单元下发故障切除指令； 其中，所述漏电故障识别模型包括： 特征提取模块，用于对所述待识别数据进行多域特征提取，所述多域特征包括时域波形、频域谐波能量分布及统计域突变参数； 时空域联合编码模块，用于对所述多域特征进行融合编码得到编码特征； 动态路由控制器和多个特征学习分支，所述动态路由控制器用于根据实时评估指标激活对应的特征学习分支，所述特征学习分支用于对所述编码特征进行学习，所述多个特征学习分支基于堆栈自编码器SAE模型，包括：第一分支，采用卷积神经网络提取电流变化率特征，在电流变化率超过第一阈值时激活；第二分支，采用频域注意力网络提取谐波畸变特征，在总谐波畸变率超过第二阈值时激活；第三分支，采用长短时记忆网络提取波形突变特征，在突变点密度超过第三阈值时激活； 特征融合模块和极限学习机ELM分类器，所述特征融合模块用于将所述多个特征学习分支输出的特征向量通过动态门控机制进行加权融合后，输入所述极限学习机ELM分类器，并基于所述动态路由控制器激活的特征学习分支动态调整所述极限学习机ELM分类器的隐藏层激活函数及正则化参数。

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