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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利基于改进灰狼算法的概率神经网络电弧故障检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：CN116383630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310365153.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于改进灰狼算法的概率神经网络电弧故障检测方法是由刘松;李丹;迪心怡;马文骁;胡鹤龄;彭嘉怡设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进灰狼算法的概率神经网络电弧故障检测方法在说明书摘要公布了：基于改进灰狼算法的概率神经网络电弧故障检测方法，包括获取家庭用电线路中的正常运行和电弧故障两种情况下的不同负载组合的电流信号数据集，对数据集进行预处理，基于改进的灰狼优化算法，通过对灰狼算法的控制因子进行设置以实现对狼群中灰狼的位置参数进行优化，利用参数优化结果搭建概率神经网络模型；获取实时电流信号数据，对其进行预处理后输入概率神经网络模型计算得到故障诊断的分类结果。本发明通过对灰狼算法的控制因子进行改进并设置动态的自适应步长权重和带领权重，使得算法的收敛速度和寻优结果大大改进，以优化结果作为交流电弧故障检测模型的平滑因子参数避免了初始参数选取的随机性，电弧检测模型的准确度和检测效率大大提升。

本发明授权基于改进灰狼算法的概率神经网络电弧故障检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进灰狼算法的概率神经网络电弧故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、获取家庭用电线路中的正常运行和电弧故障两种情况下的不同负载组合的电流信号数据集； 步骤S2、对获取的电流信号数据集进行预处理； 步骤S3，基于改进的灰狼优化算法，对狼群中灰狼的位置参数进行参数优化，得到最优狼的最终位置参数，对狼群中灰狼的位置参数进行参数优化具体为，S31，对狼群位置进行初始化，初始狼群位置根据下式产生： Xi＝XL+r1×XU‑XL    1式中，Xi为初始狼群位置，r1为[0,1]之间的随机数，XL为狼群位置的下界值，取值为0；XU为狼群位置的上界值，取值为1； S32，计算每匹狼的适应度值，适应度函数的计算如下式所示： 其中，ntp为发生电弧故障的数据中被正确检测出来的数量；nfn为发生电弧故障的数据中被误判的数量；ntn为正常运行的数据中被正确诊断的数量；nfp为正常运行的数据中被误判为电弧故障的数量； S33，计算在捕猎过程中狼群位置，每个个体的位置变化，公式如下： 式中，t为当前迭代次数；T为最大迭代次数；为灰狼i第t次迭代的位置；为猎物的当前位置；d为特征向量的维数；ρ为步长权重，ρmax和ρmin分别为步长权重的最大值和最小值，；θt为步长动态因子，为第t‑1次迭代时预测的猎物位置，Xt为t次迭代时猎物的实际位置；A和C为系数，其中r2是值在[0,1]之间的数；a为控制因子； S34，通过狼群个体ω与三类带领狼之间的距离来确定灰狼个体如何向猎物移动，计算公式如下： 式中，和分别为第i只ω狼第t次迭代朝向灰狼α，灰狼β，灰狼δ的更新步长，和分别为本次迭代中灰狼α，灰狼β，灰狼δ的位置；A1，A2，A3和C1，C2，C3为本次迭代产生的系数；为第t+1次迭代第i只ω狼的更新位置； S35，判断是否达到最大迭代次数，若达到则参数寻优结束，输出最优狼的最终位置参数；否则转向S33，利用灰狼更新后的位置参数继续进行迭代寻优； 步骤S4，利用基于改进灰狼优化算法搭建的概率神经网络模型：将基于改进的灰狼优化算法得到的最优狼的最终位置参数作为概率神经网络的平滑因子，搭建概率神经网络模型； 步骤S5，获取线路中运行时的实时电流信号数据，对该实时电流信号数据进行步骤S2的处理后，输入至步骤S4搭建的概率神经网络模型的输入层，并进行计算得到故障诊断的分类结果。

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华北电力大学，其通讯地址为：102206 北京市昌平区华北电力大学；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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