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龙图腾网获悉国网陕西省电力有限公司信息通信公司申请的专利面向事件驱动架构的多类型故障停电事件的时空特征提取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：CN120995281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511510818.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权面向事件驱动架构的多类型故障停电事件的时空特征提取方法及系统是由庞冰瑶;霍勇博;詹鑫睿;朱彧;杨乐;黎亦凡;王林楠;郭一鸣;马琴琴;杨熙载;王静;雷卫;崔冰;陈兴远;田园;顾云鹏;晁佳;张瑞方;王宇辰;刘海波;翟雨琦;贾明杰设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向事件驱动架构的多类型故障停电事件的时空特征提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了面向事件驱动架构的多类型故障停电事件的时空特征提取方法及系统，属于电力系统故障诊断领域。其方法通过事件监听触发，多源数据融合采集历史故障数据、设备运行数据和外部环境数据；采用基于概率分布的XGBoost模型对数据进行精准清洗与补全，构建全面的全场景故障样本库；进而，利用时序卷积网络和图卷积神经网络，从样本库中深度挖掘并融合故障事件的周期性、高发时段、地理分布规律及空间关联性等时空特征。本发明能够高效、智能地实现故障事件的时空演化规律分析与关键影响因素识别，显著提升电网故障研判的精准性、时效性，并为故障定位与应急处置提供科学依据，助力新型电力系统建设。

本发明授权面向事件驱动架构的多类型故障停电事件的时空特征提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向事件驱动架构的多类型故障停电事件的时空特征提取方法，其特征在于，所述方法包括： 监听配电网中的故障停电事件信号，当事件发生时，触发数据采集流程； 所述数据采集流程为采集配电网历史故障停电事件数据、设备运行数据和外部环境数据的多源故障停电事件数据，得到原始数据集； 对所述原始数据集进行基于概率分布的XGBoost模型清洗，识别并去除噪声和异常值，补全缺失数据，得到标准数据集； 基于所述标准数据集，构建配电网全场景故障停电样本库； 基于所述故障停电样本库，利用时序卷积网络算法对所述故障停电事件数据进行时间特征提取，建模并分析故障停电事件的周期性与高发时段，得到时间特征向量； 基于所述故障停电样本库，利用图卷积神经网络算法对所述故障停电事件数据进行空间特征提取，揭示不同区域、设备及线路的地理分布规律和空间相关性，得到空间特征向量； 对所述时间特征向量和空间特征向量进行动态加权融合，得到综合时空特征向量，其中，对所述时间特征向量和空间特征向量进行动态加权融合包括：获取动态权重值，所述动态权重值用于反映所述时间特征向量和空间特征向量对故障停电事件的影响程度；使用所述动态权重值对所述时间特征向量和空间特征向量进行加权求和，得到融合特征；对所述融合特征进行降维和标准化处理，输出综合时空特征向量； 基于所述综合时空特征向量，识别所述故障停电事件的时空演化规律及其关键影响因素，其中，识别所述故障停电事件的时空演化规律及其关键影响因素包括：获取所述故障停电事件的成因、影响程度和恢复特征；将所述成因、影响程度和恢复特征与所述综合时空特征向量进行规律挖掘；基于规律挖掘结果，揭示不同类型故障停电事件在时间和空间上的演化规律，并识别影响事件的关键因素。

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