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龙图腾网获悉华能金昌光伏发电有限公司申请的专利一种基于神经网络的静止无功发生器故障诊断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：CN119644009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411727871.3，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种基于神经网络的静止无功发生器故障诊断方法及系统是由王东;杨奎;于满源;胡万浩;刘涛;强威威;郝延;周渊敏;白培霞;陈鹏国;孙永光;张典会;郝智燕;安丽娜;聂永贤;李彦芝;雷济坤;许国泽设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的静止无功发生器故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的静止无功发生器故障诊断方法及系统，方法包括：采集静止无功发生器SVG运转时在故障状态和正常状态下的运行参数数据。对故障诊断数据库中SVG运转时在故障状态和正常状态下的运行参数数据进行预处理。基于预处理后的数据构建和训练显性故障和隐性故障的神经网络模型。将测试集中运行参数数据输入训练好的LSTM模型预测显性故障。将测试集中SVG在正常运行情形下的隐性故障特征赋值后输入训练好的BP神经网络模型，预测SVG隐性故障。本发明通过构建和训练好的神经网络模型对SVG运行参数数据进行故障诊断，提高了SVG故障诊断的效率，可给出显性和隐性故障处置策略，有利于辅助快速排除故障。

本发明授权一种基于神经网络的静止无功发生器故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的静止无功发生器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集静止无功发生器SVG运转时在故障状态和正常状态下的运行参数数据，记录在故障状态下对应的处理过程数据、故障结果数据，采集SVG在正常运行情形下的补偿电流数据，建立故障诊断数据库； 对故障诊断数据库中的数据进行预处理，包括： 对运行参数数据进行数据清洗、数据归一化、数据标准化、特征工程的处理；对经过预处理的运行参数数据进行特征提取，通过建立特征提取模型，提取出能够反映SVG运行状态的关键特征； 提取处理过程数据和故障结果数据关键词，对提取的关键词进行编码，并将编码后的处理过程数据与故障结果数据建立映射，构建故障处置数据库； 对SVG在正常运行情形下的补偿电流数据，通过傅里叶变换对SVG发生单管开路故障时的补偿电流基波和各次谐波进行幅值和相位的特征提取，并进行隐性故障特征识别； 基于故障诊断数据库中预处理后的运行参数数据和运行结果数据构建LSTM模型数据集，包括训练集、验证集、测试集，按照70％:15％:15％的比例划分，然后构建LSTM神经网络的故障预测模型，并基于改进遗传算法进行优化，并将训练集数据输入LSTM模型进行模型训练；同时，基于SVG在正常运行情形下识别的所述隐性故障特征，对隐性故障特征进行赋值、编码，同时将隐性故障特征值进行归一化处理，建立BP神经网络模型，并基于隐性故障特征归一化值和故障编码进行BP神经网络模型训练； 将测试集中运行参数数据输入训练好的LSTM模型，使用Softmax分类器识别是否发生故障并进行故障类别多分类划分，分别得出故障诊断的置信度向量数据，其中向量数据中最高置信度对应的类别即为诊断结果，将所述诊断结果输入所述故障处置数据库，通过数据映射匹配得出故障处置策略； 将测试集中SVG在正常运行情形下的隐性故障特征赋值后输入训练好的BP神经网络模型，计算出故障编码值，进行故障编码值解码得出SVG在正常运行情形下的隐性故障，并基于所述隐性故障对应处理。

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