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龙图腾网获悉中国南方电网有限责任公司申请的专利电力通信网的故障定位方法、系统及电子设备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：CN119402342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202411331016.0，技术领域涉及：H04L41/0677；该发明授权电力通信网的故障定位方法、系统及电子设备是由刘林;黄强;吴桂龙;杨志敏;陈一童;黄昱;张思拓设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力通信网的故障定位方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及电力通信的技术领域，尤其涉及一种电力通信网的故障定位方法、系统及电子设备。方法包括：通过电力通信网中的历史网络扰动告警数据，对Bi‑GRU神经网络模型进行训练，得到训练后的Bi‑GRU神经网络模型；当检测到电力通信网中产生网络扰动告警数据时，应用训练后的Bi‑GRU神经网络模型，得到网络扰动告警数据对应的故障定位结果。通过上述方法，解决电力通信网的拓扑结构日益复杂，产生的告警数据种类多、内容繁杂，运维人员难以在短时间内实现对于根源告警故障位置的准确定位的问题。

本发明授权电力通信网的故障定位方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种电力通信网的故障定位方法，其特征在于，包括： 通过电力通信网中的历史网络扰动告警数据，对Bi-GRU神经网络模型进行训练，得到训练后的Bi-GRU神经网络模型； 当检测到电力通信网中产生网络扰动告警数据时，应用训练后的Bi-GRU神经网络模型，得到所述网络扰动告警数据对应的故障定位结果； 所述通过电力通信网中的历史网络扰动告警数据，对Bi-GRU神经网络模型进行训练，得到训练后的Bi-GRU神经网络模型，包括： 获取电力通信网中的历史网络扰动告警数据，并对历史网络扰动告警数据进行处理，得到告警数据集，所述告警数据集由各个历史网络扰动告警数据的数据特征组成； 获取所述告警数据集中的频繁项集，并根据所述告警数据集的频繁项集，得到所述告警数据集的关联规则集； 将所述告警数据集的关联规则集输入Bi-GRU神经网络模型中进行训练，得到训练后的Bi-GRU神经网络模型； 所述Bi-GRU神经网络模型包括输入层、编码层、解码层以及全连接层；所述输入层用于接收告警系统中各个告警信息的历史数据，并对数据进行预处理；所述编码层由两层双向门控循环单元神经网络构成，用于压缩和降维数据；所述解码层与所述编码层结构对称，用于逐步恢复降维后的特征；所述全连接层用于输出重构的时间序列。

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