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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司申请的专利基于自适应与主成分降维的配电网电缆早期故障辨识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：CN115561579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211177989.4，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权基于自适应与主成分降维的配电网电缆早期故障辨识方法是由任孝峰;蔺华;高海龙;郭胤;张潇;滕松;张传驰;鹿世勇;梁睿;彭楠;迟鹏设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应与主成分降维的配电网电缆早期故障辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应与主成分降维的配电网电缆早期故障辨识方法，该方法包括，获取电缆早期运行状态下的故障相电流；提取故障相电流的多域特征；通过主成分分析法对故障相电流的多域特征进行特征降维，根据成分累计贡献率大小排序得到有效特征；将得到的有效特征进行归一化处理后输入卷积神经网络模型，进行快速精确的分类辨识。本发明通过提取故障相电流的多域有效特征，可以实现配电网背景下电缆早期故障的快速有效辨识。使用的辨识方法是从电缆多域特征的角度出发，选取降维后的有效多域特征作为辨识早期故障的依据并进行分类辨识，同时多种故障条件设置可以保证分类辨识的准确性和可靠性。

本发明授权基于自适应与主成分降维的配电网电缆早期故障辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应与主成分降维的配电网电缆早期故障辨识方法，其特征在于：所述方法用于电缆早期故障辨识和电网安全运行，具体方法包括： 获取电缆早期运行状态下的故障相电流； 提取故障相电流的多域特征，所述多域特征包括：时域特征、频域特征及时频域特征； 通过主成分分析法对故障相电流的多域特征进行特征降维，并根据成分累计贡献率大小排序得到有效特征； 将得到的有效特征进行归一化处理后输入卷积神经网络模型，进行分类辨识； 所述时域特征包括有量纲特征和无量纲特征； 所述频域特征包括重心频率、频率标准差； 所述时频域特征通过提取故障相电流自适应S变换后模时频矩阵的奇异熵得到； 所述自适应S变换包括： 任一时序数据xt的S变换定义为： 式中，为窗函数，对应的标准差为σf＝1|f|； 引入自适应S变换后，其窗函数标准差定义为： 式中，a、b、c、f均为调节参数，通过调节参数控制窗函数标准差，进而控制S变换的时频分辨率，窗函数定义为： 对应的自适应S变换对应为： 式中，σ为标准差，τ为时延； 所述奇异熵为： 其中，SE为奇异熵，n为S变换后模时频矩阵的奇异值数量，λi和λj为S变换后模时频矩阵中第i和第j个特征值。

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国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司，其通讯地址为：221006 江苏省徐州市解放北路20号；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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