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龍圖騰網獲悉蕪湖市桀蒲網絡科技有限公司申請的專利一種檢測電網故障數據的方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117009864B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310293064.4，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種檢測電網故障數據的方法及系統是由許洋設計研發完成，并于2023-07-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種檢測電網故障數據的方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提出了一種檢測電網故障數據的方法及系統，涉及電網檢測領域，包括：獲取電網過往的檢測數據；通過互信息技術對數據進行變量選擇以得到最優化變量；利用最優化變量以通過對比散度算法進行迭代更新得到權重矩陣和偏差矩陣；建立電網故障概率檢測模型；實時采集電網中的待檢測數據，并輸入電網故障概率檢測模型以得到待檢測數據的概率分布矩陣；提取概率分布矩陣的特征值，并對特征值進行特征值分解以獲取主成分信息；根據主成分信息進行故障數據分析以得到電網故障的檢測結果；本發明降低了成本，顯著提高了電網故障數據檢測效率和檢測精度，通過數據庫可以尋找故障特征和故障原因的直接聯系，提高計算效率。

本發明授權一種檢測電網故障數據的方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種檢測電網故障數據的方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、獲取電網過往的檢測數據，并進行數據預處理； S2、通過互信息技術對預處理后的數據進行變量選擇以得到最優化變量； S3、利用最優化變量以通過對比散度算法進行迭代更新得到權重矩陣和偏差矩陣；所述對比散度算法的計算過程為：h＝Φ[WAj+a]， Bj＝Φ[Wh+b]， h'＝Φ[WBj+a]，其中，W表示原始數據層與特征提取層之間連接的權重，A、B表示原始數據層，a表示原始數據層的偏置，b表示特征提取層的偏置，h表示特征提取層影響因素特征值矩陣的真實值，h'表示特征提取層影響因素特征值矩陣的重構值，j表示影響因素，Φ表示sigmod函數； S4、根據權重矩陣和偏差矩陣建立電網故障概率檢測模型； S5、實時采集電網中的待檢測數據，并將待檢測數據輸入電網故障概率檢測模型以得到待檢測數據的概率分布矩陣； S6、提取概率分布矩陣的特征值，并對特征值進行特征值分解以獲取主成分信息； S7、根據主成分信息進行故障數據分析以得到電網故障的檢測結果；還包括：根據過往電網故障記錄建立故障信息數據庫，將當前待檢測數據的主成分信息與故障信息數據庫進行相關性分析以得到電網故障的檢測結果； 所述相關性分析包括利用皮爾森相關系數計算所述故障信息數據庫中數據各屬性間的相關程度，確定所述相關程度達到或高于相關程度范圍中間值的屬性作為特征字段，并保留所述相關程度最高的屬性； 所述屬性包括故障持續時間和故障缺點量；所述相關程度范圍值為0.1,0.9，中間值為0.5。

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