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龙图腾网获悉国网新疆电力有限公司电力科学研究院;重庆大学申请的专利基于格拉姆角场与残差网络的输电线故障辨识方法和装置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：CN117272143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202311255429.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于格拉姆角场与残差网络的输电线故障辨识方法和装置是由陈军;南东亮;赵启;王建;张路;谭金龙;高兴;彭寅章;林丰恺;段玉;刘欢庆;王畅;欧阳金鑫;赵振民设计研发完成，并于2023-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于格拉姆角场与残差网络的输电线故障辨识方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于格拉姆角场与残差网络的输电线故障辨识方法，包括构建故障类型和故障原因辨识模型的步骤，其包括：构建基于多目标残差网络的原始识别模型；获取输电线路故障样本的三相故障录波数据，基于格拉姆角场将获取的三相故障录波数据转换为二维彩色图形，作为故障样本图像；将故障样本图形按照故障类型和故障原因进行分类，同时对小样本类型做Smote过采样处理，以获得故障样本集；基于故障样本集对原始识别模型进行训练和测试，获得最终辨识模型。本发明通过GAF方法将一维故障录波数据转化成为二维彩色图像，降低了电压电流波形、故障距离以及过渡电阻等因素对故障特征提取的影响，同时也可以很好地应对数据间的类不平衡问题。

本发明授权基于格拉姆角场与残差网络的输电线故障辨识方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于格拉姆角场与残差网络的输电线故障辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：获取输电线路二次侧的三相录波数据； 基于格拉姆角场将获取的输电线路二次侧的三相录波数据转换为二维彩色图像，作为故障辨识图像； 根据预先构建的输电线路故障辨识模型对获得的故障辨识图形进行识别，所述输电线路故障辨识模型为基于多目标残差网络的多输出卷积神经网络架构，其能够将故障原因和故障类型作为预测结果进行同步输出； 在获取输电线路的三相录波数据之前，还包括构建输电线路故障辨识模型的步骤，包括：构建原始辨识模型，其为基于多目标残差网络的多输出卷积神经网络架构； 获取故障输电线路二次侧的三相故障录波数据，其包括输电线路二次侧三相的故障电压暂态录波数据和故障电流暂态录波数据； 基于格拉姆角场将获取的每一故障输电线路的二次侧三相故障录波数据转换为二维彩色图像，作为故障样本图像； 将转换获得的故障样本图像按照故障类型和故障原因分别进行分类，同时对少数类故障样本做Smote过采样处理，获得故障样本集； 将基于二维彩色图像的故障样本集作为输入，对原始辨识模型进行训练和测试，以获得训练好的所述输电线路故障辨识模型； 其中，在基于格拉姆角场将故障录波数据转换为二维彩色图像的步骤中，包括： 将故障输电线路二次侧的三相电压和电流的一维时间序列数组拼接成二维张量矩阵，其表达式为：；其中，为A、B、C三相故障电压和故障电流所采集得到的故障数据点； 在二维张量矩阵的基础上，将故障输电线路二次侧三相的故障电压暂态录波数据和故障电流暂态录波数据进行归一化处理； 将归一化后获得的数据进行极坐标系变换，以得到二维张量矩阵中每一数据点所对应的半径和角度，其中极坐标系变换的公式为： 式中：为二维张量矩阵中每一个数据点所对应的相角；为每一个数据点所对应的半径；每一个数据点在故障录波数据中所对应的时间号；N为采集得到的故障录波数据采样点总数； 利用和角关系和差角关系，对二维张量矩阵进行计算以得到各自对应的格拉姆角场变换，其中所采用的计算公式为： ； 式中：为各电气量中的每一个数据点所对应的相角值，I为单位向量；GASF格拉姆角和场变换公式；GADF为格拉姆角差场变换公式；，为A、B、C三相故障电压和故障电流所对应各自的电气量向量。

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