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龍圖騰網(wǎng)獲悉國(guó)網(wǎng)福建省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院;國(guó)網(wǎng)福建省電力有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種配電網(wǎng)故障定位方法及終端獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116008721B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202211566956.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01R31/08；該發(fā)明授權(quán)一種配電網(wǎng)故障定位方法及終端是由李翠;唐元春;冷正龍;陳端云;夏炳森;林彧茜;林文欽;周釗正;陳力;游敏毅設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-12-07向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種配電網(wǎng)故障定位方法及終端在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)一種配電網(wǎng)故障定位方法及終端，構(gòu)建配電網(wǎng)系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并根據(jù)所述配電網(wǎng)系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)采集各子節(jié)點(diǎn)終端之間的電流信號(hào)；對(duì)所述電流信號(hào)進(jìn)行壓縮采集，得到壓縮信號(hào)；對(duì)所述壓縮信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，得到重構(gòu)后的壓縮信號(hào)，并使用自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法對(duì)所述重構(gòu)后的壓縮信號(hào)進(jìn)行分解，得到一系列本征模態(tài)函數(shù)；基于所述一系列本征模態(tài)函數(shù)使用模糊C均值聚類(lèi)算法進(jìn)行聚類(lèi)分析，得到故障點(diǎn)位置信息，能夠以較低的采樣率完成信號(hào)采樣，充分發(fā)揮了信號(hào)有用信息的作用，降低了信息的冗余，使用CEEMDAN進(jìn)行信號(hào)分解能夠獲得更好的分解效果，利用模糊C均值聚類(lèi)算法可快速準(zhǔn)確地定位故障線路，從而準(zhǔn)確、高效地實(shí)現(xiàn)故障點(diǎn)的定位。

本發(fā)明授權(quán)一種配電網(wǎng)故障定位方法及終端在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種配電網(wǎng)故障定位方法，其特征在于，包括步驟： 構(gòu)建配電網(wǎng)系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并根據(jù)所述配電網(wǎng)系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)采集各子節(jié)點(diǎn)終端之間的電流信號(hào)； 對(duì)所述電流信號(hào)進(jìn)行壓縮采集，得到壓縮信號(hào)； 對(duì)所述壓縮信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，得到重構(gòu)后的壓縮信號(hào)，并使用自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法對(duì)所述重構(gòu)后的壓縮信號(hào)進(jìn)行分解，得到一系列本征模態(tài)函數(shù)； 基于所述一系列本征模態(tài)函數(shù)使用模糊C均值聚類(lèi)算法進(jìn)行聚類(lèi)分析，得到故障點(diǎn)位置信息； 所述對(duì)所述電流信號(hào)進(jìn)行壓縮采集，得到壓縮信號(hào)包括： 確定離散余弦變換基為稀疏變換基矩陣，并初始化稀疏變換字典； 根據(jù)所述電流信號(hào)使用正交匹配追蹤算法求解稀疏表示，得到稀疏表示系數(shù)； 對(duì)所述稀疏變換字典進(jìn)行迭代更新，得到更新后的稀疏變換字典； 根據(jù)所述更新后的稀疏變換字典對(duì)所述電流信號(hào)進(jìn)行稀疏變換，得到稀疏信號(hào)； 將所述稀疏變換基矩陣中所有列向量不相關(guān)的且符合高斯分布的矩陣確定為測(cè)量矩陣； 根據(jù)所述測(cè)量矩陣和所述稀疏信號(hào)得到壓縮信號(hào)； 所述使用自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法對(duì)所述重構(gòu)后的壓縮信號(hào)進(jìn)行分解，得到本征模態(tài)函數(shù)包括： 在所述重構(gòu)后的壓縮信號(hào)中添加高斯白噪音并進(jìn)行自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，得到一系列的初始本征模態(tài)函數(shù)； 對(duì)所述一系列的初始本征模態(tài)函數(shù)進(jìn)行算術(shù)平均，得到第一本征模態(tài)函數(shù)； 從所述電流信號(hào)中去除所述第一本征模態(tài)函數(shù)，得到最新信號(hào)，并根據(jù)所述最新信號(hào)返回執(zhí)行所述在所述重構(gòu)后的壓縮信號(hào)中添加高斯白噪音并進(jìn)行自適應(yīng)噪聲完備集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解步驟，直至得到不符合分解條件的唯一殘差和一系列本征模態(tài)函數(shù)； 所述基于所述一系列本征模態(tài)函數(shù)使用模糊C均值聚類(lèi)算法進(jìn)行聚類(lèi)分析，得到故障點(diǎn)位置信息包括： 使用歸一化能量熵剔除所述一系列本征模態(tài)函數(shù)中的虛假模態(tài)，得到重組后的本征模態(tài)函數(shù)； 根據(jù)所述重組后的本征模態(tài)函數(shù)使用模糊C均值聚類(lèi)算法進(jìn)行聚類(lèi)分析，得到故障點(diǎn)位置信息。

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