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龙图腾网获悉浙江大学;中国电力科学研究院有限公司;国网上海市电力公司申请的专利一种基于特征解耦图网络的电网故障定位方法和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：CN120064874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510146017.6，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种基于特征解耦图网络的电网故障定位方法和系统是由宋明黎;邓雨桐;陈凯旋;余娜;杨帆;乔骥;苏运设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征解耦图网络的电网故障定位方法和系统在说明书摘要公布了：用于定位电网线路故障的特征解耦图网络方法和系统，包括：首先，通过电力故障分析软件进行时域仿真模拟，生成由总线特征及故障位置组成的大型数据集，采用线图的方式对电网节点与传输线进行网络的拓扑结构进行构建；然后将图结构数据乘以权重矩阵转换到新的隐藏空间，在一阶邻域内计算节点间注意力分数；简单设定因子图分类标签，在解缠层中引入一个额外的头部作为鉴别器避免因子图的退化；通过取其邻居节点的加权和实现进一步特征聚合，合并因子图，将解耦的特征重新组合在一张图上；最后提取聚合后图特征相应故障位置上的特征，映射到一维的故障位置。本发明不依赖于用户建立数学物理模型所需的先验知识，通用性更高且操作简单。

本发明授权一种基于特征解耦图网络的电网故障定位方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征解耦图网络的故障定位方法，包含如下步骤： 步骤1:基于电网拓扑结构及传感器数据，通过电力故障分析软件进行时域仿真模拟，生成由总线特征及故障位置组成的大型数据集； 步骤2:采用线图的方式对电网节点与传输线路进行电力网络拓扑结构的构建，使传输线路上的数据特征转移到图节点上，并通过批处理将多个图组织成一个大型图； 步骤3:将图结构数据乘以权重矩阵转换到新的隐藏空间，在邻域内按照图注意力网络机制对边的注意力分数进行计算，得到节点间关系的强弱，计算出各个因子图每条边的注意力分数后就能表示单个的因子图，从而完成对因子图的解耦与表示； 步骤4:简单设定因子图分类标签，在解缠层中引入一个额外的头部作为鉴别器避免因子图的退化； 步骤5:通过取其邻居节点的加权和实现进一步特征聚合，即图卷积步骤，聚合步骤完成后不同的因子图代表了电网结构中不同类型的特征子集，合并因子图，将解耦的特征重新组合在一张图上； 步骤6:提取聚合后图特征相应故障位置上的特征，映射到一维的故障位置，采用激活函数完成最后的转换。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;中国电力科学研究院有限公司;国网上海市电力公司，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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