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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种配电网故障预测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：CN119644038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411821750.5，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种配电网故障预测方法及系统是由曾蓉;欧阳广泽;吕黔苏;范强;陈晨;肖书舟;吴鹏;姜泳志;高正浩;张啟黎;叶华洋;吴建蓉;袁娴枚;赵超;苗宇;袁光灿;杨涛;张洋;刘安茳;庞玲蓉;胡天嵩;付鑫怡;赵圆圆;陈佳胜;颜康;李长兴;罗鑫;黄军凯;顾韦;杨尚霖;吴德琨设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种配电网故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种配电网故障预测方法及系统，方法包括：获取多维特征数据，对所述多维特征数据进行第一预处理，得到第一多维特征数据；利用第一神经网络和第二神经网络分别提取所述多维特征数据中的空间特征和时间特征，基于所述空间特征和时间特征构建预测模型；定义预测模型的损失函数，并利用优化器训练预测模型，得到第一预测模型，通过评估指标对所述第一预测模型进行评估，实现配电网故障的动态评估和预测。

本发明授权一种配电网故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种配电网故障预测方法，其特征在于，包括： 获取多维特征数据，对所述多维特征数据进行第一预处理，得到第一多维特征数据； 利用第一神经网络和第二神经网络分别提取所述多维特征数据中的空间特征和时间特征，基于所述空间特征和时间特征构建预测模型； 定义预测模型的损失函数，并利用优化器训练预测模型，得到第一预测模型，通过评估指标对所述第一预测模型进行评估； 对所述多维特征数据进行第一预处理包括： 利用基于张量分解的时空数据插值填充缺失值，最优的张量秩通过将多维特征数据分成K个部分，将其中一部分作为测试集，其余K-1个部分作为训练集，重复K次，每次选择不同的部分作为测试集，计算K次评估的平均性能指标，得到最优的张量秩； 基于所述空间特征和时间特征构建预测模型包括： 对于输入层，将输入数据的形状进行扩展，利用第一神经网络提取扩展后的输入数据的空间特征，并增加输入的通道数，保持维度不变，同时学习权重； 通过池化操作减少空间维度，并降低后续层的计算复杂度，在训练过程中随机将输入单元的一部分设置为零，将数据进行重塑，得到序列数据； 利用第二神经网络处理序列数据，输出最终的预测结果； 第一神经网络为二维卷积神经网络，第二神经网络为双向长短期记忆，利用二维卷积神经网络来学习和提取数据集的空间特征，使用双向长短期记忆来学习和提取数据集的时间特征； 重复向量层将输入形状从16,6扩展到16,6,1，二维卷积层将通道数从1增加到64，同时保持16,6的维度，并学习640个权重，正则化层通过在训练过程中将输入单元的一部分随机设置为零来减轻过拟合，重复向量层将数据重塑为16,384。

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