买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利结合关联矩阵与动态贝叶斯的配电网故障双向研判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：CN119476491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202411607501.6，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权结合关联矩阵与动态贝叶斯的配电网故障双向研判方法是由陈春;阳汉琨;曹一家;安义设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合关联矩阵与动态贝叶斯的配电网故障双向研判方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合关联矩阵与动态贝叶斯的配电网故障双向研判方法，包括以下步骤：通过配电网实际拓扑结构构建关联矩阵，结合故障信息矩阵，构造故障研判矩阵；分别建立节点故障信息漏报与误报情况下的故障判据，从而实现自上而下的故障馈线识别；根据配电网实际拓扑结构以及“站‑线‑变‑户”关系构建动态贝叶斯网络，推理各区域故障概率；构造隶属度函数与模糊推理规则，得到模糊推理系统用以调整故障概率；最终推断出最可能的故障区域，实现自下而上的故障区域研判。本发明在传统矩阵算法的基础上，通过构建因果关联矩阵，改进了故障判据，有效解决了故障信息漏报与误报情况下的馈线识别问题，减少了计算量，提高了故障定位的准确性。

本发明授权结合关联矩阵与动态贝叶斯的配电网故障双向研判方法在权利要求书中公布了：1.一种结合关联矩阵与动态贝叶斯的配电网故障双向研判方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：通过配电网实际拓扑结构构建关联矩阵，结合故障信息矩阵，构造故障研判矩阵； 步骤二：分别建立节点故障信息漏报与误报情况下的故障判据，从而实现自上而下的故障馈线识别； 步骤三：根据配电网实际拓扑结构以及“站-线-变-户”关系构建动态贝叶斯网络，推理各区域故障概率； 所述步骤三具体步骤为： 3-1整合配电网“站-线-变-户”各侧的故障数据，进行数据清洗与集成，构建包含故障信息的完整数据集，并划分为训练集和测试集； 3-2以台区内用户停电事件作为分析基础，结合故障数据之间的依赖关系及时序特性，构建动态贝叶斯网络DBN；DBN包括六个关键节点：台区用户停电比例、事件类型初步研判、台区用户投诉电话、低压支线终端事件信息、台区终端信息与最终研判事件； 3-3通过极大似然估计法学习DBN的节点参数，并计算测试集中不同区域故障的发生概率； 步骤四：构造隶属度函数与模糊推理规则，得到模糊推理系统用以调整故障概率； 步骤五：最终推断出最可能的故障区域，实现自下而上的故障区域研判。

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长沙理工大学，其通讯地址为：410114 湖南省长沙市天心区万家丽南路2段960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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。