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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种分布式新能源配电网故障诊断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：CN119596054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411039980.6，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种分布式新能源配电网故障诊断系统是由许守东;欧阳金鑫;熊小伏;王建;陶睿;毕书奇设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式新能源配电网故障诊断系统在说明书摘要公布了：本发明涉及分布式新能源配电网故障诊断技术领域，且公开了一种分布式新能源配电网故障诊断系统包括数据集成模块、分拣归类模块及信息融合诊断模块及智能终端。该系统通过波形数据特征提取模块运用时域、频域、样本熵特征提取方法对数据分布特征进行分析，实现故障诊断模型的初步筛查，输出低维故障特征集，并输入至样本训练模块及分拣模块，实现故障数据的训练及分拣，输出诊断结果，通过信息融合诊断模块进一步结合保护动作情况和断路器开关变位信息，整理可疑故障元件进行信息融合诊断，输出诊断结果至智能终端。实现分布式新能配电网自动化的故障诊断、分析手段及快速主动决策，提升故障诊断模型算法对配电网复杂特性的适配度。

本发明授权一种分布式新能源配电网故障诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种分布式新能源配电网故障诊断系统，其特征在于：包括数据集成模块、数据清洗模块、数据标准化处理模块、波形数据特征提取模块、样本训练模块、分拣归类模块及信息融合诊断模块及智能终端； 所述数据集成模块获取录波主站数据及保信主站数据，用于获取分布式新能源配电网故障信息可信度，进行加权融合计算； 所述数据清洗模块对数据产生、收集数据及数据传输中产生的无效和冗杂数据进行清洗，所述数据标准化处理模块进行数据处理，并转化为标准数据； 所述波形数据特征提取模块用于对新能源配电网故障发生的前中后变化的信息进行处理，并筛选出有效数据，提取故障数据特征，传输至样本训练模块生成故障样本库； 所述波形数据特征提取模块对经标准化处理模块处理的故障录波主站数据及保信主站数据进行故障类型和故障性质的判定：分别提取正常运行、区内故障、区外故障的波形数据信号的时域特征、频域特征及样本熵特征构建分布式新能源配电网多域故障特征集，并将分布式新能源配电网多域故障特征集进行低维映射，得到低维故障特征集； 所述时域特征通过经验模态分解随时间变化的瞬时频率和幅值，提取峰值、峰－峰值、均方根、绝对均值、方根幅值、方差、偏度、峭度、波形指标、裕度指标共计十个时域特征组成的时域特征向量； 所述频域特征通过提取均方频率、频率方差和峰态频率共三个时域特征组成三维频域故障特征向量； 所述样本熵特征通过对分布式新能源配电网故障信号进行VMD分解，提取前4个IMF分量作为有效分量，提取样本熵构建四维样本熵特征向量： ； 其中，表示取的四维的样本熵； 所述样本训练模块获取经过处理的录波主站及保信主站的故障数据用于建立故障诊断样本集，并与故障样本库中的故障数据特征进行比对及分析处理，处理完成后进行故障特征样本训练，将预判结果输出至分拣归类模块； 所述分拣归类模块用于进行故障数据的分拣，并传送至信息融合诊断模块； 所述信息融合诊断模块实现多元异构数据标准化及滤波后故障识别，并对识别后故障诊断判别结果输出至智能终端； 所述智能终端用于给出故障判别的决策方案。

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