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龙图腾网获悉郑州电力高等专科学校申请的专利基于ADASYN-DHSD-ET的电网故障诊断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：CN110909977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：201910969305.6，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权基于ADASYN-DHSD-ET的电网故障诊断方法是由袁帅;张国锋;张慧丽;王晓燕;郭雷岗;王涵设计研发完成，并于2019-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ADASYN-DHSD-ET的电网故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ADASYN‑DHSD‑ET的电网故障诊断方法，一、对数据库中电网的监控数据进行提取，预处理后，保留全部属性完整的记录；二、对预处理后的数据进行分类，按照一定比例对每个类进行随机采样，得到训练集Dtrain和测试集Dtest；三、使用ADASYN‑DHSD‑ET算法对Dtrain训练故障类型诊断训练模型；四：使用Dtest验证训练模型，根据每个参数设置进行验证，并根据评价指标，得到最优模型、五：重复步骤一并根据最优模型识别电网中的故障类型；本发明针对电网故障诊断数据的类别分布不平衡问题，通过构建基于ADASYN‑DHSD‑ET算法的模型，然后根据相应的评价指标得到最优模型，较准确的识别电网中的故障类型，增强了电力系统安全运行的稳定性和可靠性。

本发明授权基于ADASYN-DHSD-ET的电网故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ADASYN-DHSD-ET的电网故障诊断方法，其特征是：对多元数据库中的日常监控数据进行提取，经过数据预处理后，构建基于ADASYN-DHSD-ET算法的模型，然后根据相应的评价指标得到最优模型，最后对电网故障类型进行识别，其具步骤为：步骤一、对多元数据库中电网的日常监控数据进行提取，经过预处理后，保留全部属性完整的记录； 步骤二、对预处理后的数据进行分类，按照一定比例对每个类进行随机采样，得到训练集Dtrain和测试集Dtest； 步骤三、使用ADASYN-DHSD-ET算法对Dtrain训练故障类型诊断训练模型； 所述步骤三中，训练模型建立的过程为：1、通过ADASYN-DHSD对训练集Dtrain中的样本进行采样，根据故障类的密度分布自动生成新样本，使用DHSD计算样本之间的合成数、合成数据、改进样本的平衡度，并使采样后的数据保持原样本的特征； 2、使故障类与正常类样本数量相同，并与正常类样本形成新样本集； 3、ET算法中每个基分类器都使用新样本集中的全部样本进行训练，在基分类器节点分裂时随机从N个属性中选择n个分裂属性，以基尼系数或信息增益熵选择最优属性进行分裂，分裂过程中不剪枝，直到生成一个基分类器； 4、对所有基分类器进行投票，获得训练模型； 步骤四：使用Dtest验证训练模型，根据每个参数设置进行验证，并根据评价指标，得到最优模型、 步骤五：重复步骤一并根据步骤四获得的最优模型识别电网中的故障类型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人郑州电力高等专科学校，其通讯地址为：450000 河南省郑州市郑开大道与雁鸣路交叉口北2公里路西；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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