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龙图腾网获悉国家电网有限公司;国网河南省电力公司郑州航空港经济综合实验区供电公司;国网河南省电力公司郑州供电公司申请的专利一种基于低压配网拓扑建模与智能算法的故障识别与预测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：CN120539535B 。

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：202510474595.2，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种基于低压配网拓扑建模与智能算法的故障识别与预测方法是由王接旭;胡昊;范宽;王超;姚超;赵鑫;赵莹;秦展;郑逸林;王香粤设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于低压配网拓扑建模与智能算法的故障识别与预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于低压配网拓扑建模与智能算法的故障识别与预测方法。针对低压配电网故障定位效率低、智能化不足等问题，本方法通过多模块协同实现故障全流程处理：首先通过物联网终端实时采集电压、电流等数据，结合边缘计算与四步预处理技术构建高质量数据集；其次构建分离式复值神经网络，输入复数形式的电压与功率向量，实现合环电流与电压偏差的精准预测；然后通过模糊网络推理设备状态与环境因素的模糊性，输出TOP3故障原因同时结合最短路径算法与D‑S证据理论追踪故障传播路径精准定位；最后通过改进矩阵算法生成开关操作序列，数字孪生验证恢复方案。本发明解决了动态建模、不确定性推理等方面的问题，为配电网智能化运维提供技术支撑。

本发明授权一种基于低压配网拓扑建模与智能算法的故障识别与预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于低压配网拓扑建模与智能算法的故障识别与预测方法，其特征在于，依次包括以下步骤，具体为：数据采集与预处理、复值神经网络动态建模、模糊网络推理、故障传播路径追踪、智能决策生成与验证、系统协同与优化； 所述数据采集与预处理为：通过物联网终端实时采集配电网的电压、电流、功率及设备状态数据，采用MQTT协议按不大于100ms的间隔采集数据并配置边缘计算节点实现本地化预处理，延迟≤200ms；运用如下技术对数据进行预处理：首先过滤掉高频噪声，包括但不限于电压数据中的瞬时尖峰；然后对缺失的数值包括但不限于传感器故障未记录的时段，通过智能模型学习前后数据的变化规律进行填补；接着使用滑动窗口和多项式拟合技术消除周期性干扰使数据曲线更平滑；最后以数据的中间值两侧不小于50%分布范围为合理区间，标记出超出合理区间的异常值；然后再对数据进行归一化处理，将电压、电流转换至区间并建立时间序列数据库存储3个月历史数据用于模型训练与验证；然后再引入如下动态调整预测方法：通过结合预测值和实际测量值不断优化结果；测量值变得不可靠时算法降低对测量值的依赖，更多地依赖预测值；测量值恢复正常时算法重新信任测量值； 所述复值神经网络动态建模具体为：构建分离式复值神经网络并输入复数形式的电压相量：与功率向量：，通过不少于3个复数卷积层和不少于2个全连接层提取网络特征；对算法模型优化训练，训练过程中使用复数技术稳定训练过程并进行不少于10万次的历史合环操作数据训练，训练周期≤4小时；输出合环电流幅值，误差≤5%，输出电压偏差，其误差≤2%；嵌入二值化模块将连续值预测结果转换为开关状态决策信号；引入注意力机制，优化模型对关键节点的特征提取能力； 所述模糊网络推理具体为：构建“变电站馈线台区用户”层次化网络结构，包含不少于100个节点，定义5级梯形隶属度函数包括但不限于“正常”、“预警”、“故障”，量化设备状态与环境因素；输入包括但不限于变压器油温、环境湿度类模糊变量，通过信念传播算法更新节点后验概率，推理响应时间≤300ms；输出最有可能的三个故障原因及置信度，集成专家知识库支持模糊规则动态更新以适应配电网运行环境变化；引入增量学习机制，新故障案例自动更新条件概率表； 所述智能决策生成与验证具体为：首先，采用三态编码的改进算法快速定位故障区域结合萤火虫算法优化搜索路径，提升查找效率，接着生成详细的开关操作步骤恢复供电；系统检测到保护装置误动作时自动触发二次验证机制，通过概率分析模型重新确认故障原因，然后在虚拟电网中模拟操作方案使方案可行且恢复时间控制在15分钟内，准确率达95%以上；系统实时同步真实电网状态，通过热力图直观显示故障位置和操作顺序并支持模块化协作。

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