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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利线损异常关联的互感器绝缘故障定位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：CN121559416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202610092348.0，技术领域涉及：G01R35/02；该发明授权线损异常关联的互感器绝缘故障定位方法是由沈捷;张林裕;谢谦;陈盛;蒋世维;曾冰倩;郁海彬;沈诚;李雪晴设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本线损异常关联的互感器绝缘故障定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力数据分析技术领域，特别涉及线损异常关联的互感器绝缘故障定位方法。采集目标台区的多源运行数据，基于多源运行数据获得基准线损率序列、残差分量序列及辅助特征向量；根据基准线损率序列，获得表征互感器对线损影响程度的综合灵敏度向量；根据综合灵敏度向量、残差分量序列及实时负载率，获得初步诊断结果；根据初步诊断结果与台区电气拓扑图进行空间逻辑校验，获得故障定位清单；根据故障定位清单与对应的综合灵敏度向量生成修正量，并根据该修正量对线损率进行校正；同时，根据本次诊断的完整数据对机器学习模型进行反馈优化。本发明可以实现目标台区线损异常的精准、高效诊断与校正。

本发明授权线损异常关联的互感器绝缘故障定位方法在权利要求书中公布了：1.线损异常关联的互感器绝缘故障定位方法，其特征在于，所述方法包括： 采集目标台区的多源运行数据，基于多源运行数据获得基准线损率序列、残差分量序列及辅助特征向量； 根据所述基准线损率序列，通过虚拟扰动机制进行计算，获得表征互感器对线损影响程度的综合灵敏度向量； 根据所述综合灵敏度向量、所述残差分量序列及实时负载率，基于机器学习模型进行异常初判与性质辨识，获得初步诊断结果； 根据所述初步诊断结果与台区电气拓扑图进行空间逻辑校验，获得故障定位清单； 根据所述故障定位清单与对应的所述综合灵敏度向量生成修正量，并根据该修正量对线损率进行校正；同时，根据本次诊断的完整数据对机器学习模型进行反馈优化； 其中，采集目标台区的多源运行数据，基于多源运行数据获得基准线损率序列、残差分量序列及辅助特征向量，包括： 采集目标台区的多源运行数据，所述多源运行数据至少包括同步采集的节点电气量数据、互感器本体状态数据及环境数据； 根据同步采集的节点电气量数据、互感器本体状态数据及环境数据，基于线损计算模型，计算原始线损率时间序列； 根据采用STL时序分解算法对所述原始线损率时间序列进行分解，获得季节性分量、趋势性分量及所述残差分量序列； 对所述残差分量序列进行异常检测与修复，获得去噪平滑后的基准线损率序列； 对所述互感器本体状态数据进行特征提取，形成所述辅助特征向量； 其中，根据所述基准线损率序列，通过虚拟扰动机制进行计算，获得表征互感器对线损影响程度的综合灵敏度向量，包括： 对每个互感器标称变化比施加预设范围内的虚拟偏移，模拟参数漂移； 根据所述基准线损率序列及所述虚拟偏移，计算线损率的相对变化，获得各时刻的动态灵敏度指标； 对所述动态灵敏度指标进行时间加权平均，获得各互感器的综合灵敏度值，并汇总形成所述综合灵敏度向量； 其中，根据所述初步诊断结果与台区电气拓扑图进行空间逻辑校验，获得故障定位清单，包括： 根据所述初步诊断结果中的异常互感器标识，在台区电气拓扑图中确定互感器空间位置； 根据基于潮流方向的电气影响传播规则，校验异常互感器之间的逻辑关联性； 根据所述逻辑关联性校验结果，剔除空间矛盾的误判，确认最终故障点，生成包含空间位置、灵敏度偏差程度及故障性质类型的概率分布的所述故障定位清单。

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