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一种基于图卷积神经网络的配电网单相接地故障定位方法

Name: 一种基于图卷积神经网络的配电网单相接地故障定位方法
Brand: 杭州电子科技大学
SKU: 2022107410745
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210741074.5 📄 发布日：2026/09/29

著录项目信息

申请日

2022-06-27

公开号

CN114910745A

公开日

2022-08-16

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01R31_08

IPC 分类号

G01R31_08 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图卷积神经网络配电网故障定位

应用场景

智能电网, 配电网运维, 电力系统故障诊断, 单相接地故障定位, 电力自动化

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于图卷积神经网络的配电网单相接地故障定位方法。该方法包括：通过FTU终端设备采集配电网馈线段不同状态下的负荷节点与边的特征信息，归一化处理后利用单层全连接神经网络将边特征数据转化为与其相连的节点特征数据，然后将所有节点特征数连接成矩阵后输入图卷积神经网络模型，并利用数据采集时的配电网状态作为标签对网络进行训练，以获得最优图卷积神经网络的结构参数。最后基于训练后的定位模型，对变电站各馈线处发生的故障进行搜索定位，从而通过输出的特征数据得到故障所在的具体支路。本发明利用神经网络方法整合配电网故障定位理论，能有效保证城市复杂配电网故障的定位精度，适合城市配电网拓扑变化下的情况。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN114910745A

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

N-杂尼罗红鎓盐类化合物及其制备方法和应用

当前第 / 件

基于简化潮流神经网络的配电网状态估计初值计算方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：7 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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