国网江苏省电力有限公司南通供电分公司林林获国家专利权
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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司南通供电分公司申请的专利配电线路中氧化锌避雷器的异常状态监测方法及系统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:CN121541105B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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:202610072711.2,技术领域涉及:G01R31/56;该发明授权配电线路中氧化锌避雷器的异常状态监测方法及系统是由林林;王嘉楠;罗勇;杨波;曹佳伟;曹鑫楠;葛钦设计研发完成,并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本配电线路中氧化锌避雷器的异常状态监测方法及系统在说明书摘要公布了:本申请提供了配电线路中氧化锌避雷器的异常状态监测方法及系统,涉及测量变电量技术领域,方法包括:实时监测配电线路的氧化锌避雷器群;根据避雷器监测数据块对氧化锌避雷器群进行均衡对抗优化下的多维导通伴随故障预测和多维非导通伴随故障预测;根据氧化锌避雷器群对应的避雷器布设数据;根据避雷器拓扑分布模型对导通伴随故障图谱和非导通伴随故障图谱进行邻域动作干涉补偿;根据避雷器拓扑分布模型对避雷器故障第一图谱进行多层次故障耦合优化,获得避雷器故障第二图谱。通过本申请可以解决现有技术中存在氧化锌避雷器的异常状态监测准确性较低的技术问题,达到提高异常状态监测准确性的技术效果。
本发明授权配电线路中氧化锌避雷器的异常状态监测方法及系统在权利要求书中公布了:1.配电线路中氧化锌避雷器的异常状态监测方法,其特征在于,所述方法包括: 实时监测配电线路的氧化锌避雷器群,获得避雷器监测数据块; 根据所述避雷器监测数据块对所述氧化锌避雷器群进行均衡对抗优化下的多维导通伴随故障预测,获得导通伴随故障图谱; 根据所述避雷器监测数据块对所述氧化锌避雷器群进行均衡对抗学习下的多维非导通伴随故障预测,获得非导通伴随故障图谱; 根据所述氧化锌避雷器群对应的避雷器布设数据,构建避雷器拓扑分布模型; 根据所述避雷器拓扑分布模型对所述导通伴随故障图谱和所述非导通伴随故障图谱进行邻域动作干涉补偿,构建避雷器故障第一图谱; 根据所述避雷器拓扑分布模型对所述避雷器故障第一图谱进行多层次故障耦合优化,获得避雷器故障第二图谱; 其中,根据所述避雷器监测数据块对所述氧化锌避雷器群进行均衡对抗优化下的多维导通伴随故障预测,获得导通伴随故障图谱,包括: 根据所述避雷器监测数据块,提取第a避雷器对应的第a避雷器监测片块,并根据所述第a避雷器进行同型号氧化锌避雷器互联,获得第a避雷器簇,a为正整数; 根据所述第a避雷器簇进行导通伴随故障历史检索,获得第a导通伴随故障历史集; 根据所述第a导通伴随故障历史集对Q个学习器进行监督训练,获得Q个导通伴随故障预测模型,Q为大于1的正整数; 根据预定均衡评价值对所述Q个导通伴随故障预测模型进行均衡对抗优化聚合,获得第a导通伴随故障预测节点; 将所述第a避雷器监测片块输入所述第a导通伴随故障预测节点,获得第a导通伴随故障预测结果,并将所述第a导通伴随故障预测结果添加至所述导通伴随故障图谱; 其中,根据所述避雷器拓扑分布模型对所述导通伴随故障图谱和所述非导通伴随故障图谱进行邻域动作干涉补偿,构建避雷器故障第一图谱,包括: 根据所述避雷器拓扑分布模型对所述氧化锌避雷器群内每个氧化锌避雷器进行邻域识别,获得多个避雷器邻域; 根据所述多个避雷器邻域对所述导通伴随故障图谱进行动作干涉补偿,获得导通故障优化图谱; 根据所述多个避雷器邻域对所述非导通伴随故障图谱进行动作干涉补偿,获得非导通故障优化图谱; 根据所述导通故障优化图谱和所述非导通故障优化图谱进行冲突检测,获得故障冲突特征分布; 根据所述故障冲突特征分布对所述导通故障优化图谱和所述非导通故障优化图谱进行融合,获得所述避雷器故障第一图谱; 其中,根据所述避雷器拓扑分布模型对所述避雷器故障第一图谱进行多层次故障耦合优化,获得避雷器故障第二图谱,包括: 对所述配电线路进行实时监测,获得线路监测数据集; 根据所述线路监测数据集对所述配电线路进行故障预测,获得线路故障分布; 基于所述避雷器拓扑分布模型,根据所述线路故障分布对所述避雷器故障第一图谱进行耦合故障推演,获得第一耦合故障分布; 根据所述避雷器拓扑分布模型对所述避雷器故障第一图谱进行环境耦合故障推演,获得第二耦合故障分布; 根据所述第一耦合故障分布和所述第二耦合故障分布,优化所述避雷器故障第一图谱,生成所述避雷器故障第二图谱。
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