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龙图腾网获悉探博士电气科技(杭州)有限公司申请的专利一种面向智能电网的地下输电线缆故障位置判别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：CN121253993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511820839.4，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种面向智能电网的地下输电线缆故障位置判别方法及系统是由冯选;魏碧;王卓勋;余建军;付易;陶杰;孟超;马伟刚设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智能电网的地下输电线缆故障位置判别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电力系统监测与故障诊断技术领域，具体涉及一种面向智能电网的地下输电线缆故障位置判别方法及系统，旨在解决传统方法定位精度低、响应慢的问题。该系统采用FPGA与ARM协同架构实现高精度信号采集，通过三次样条插值重采样、线性缩放映射与标准化处理统一数据格式，并结合滑动窗口切分生成带局部标签的子序列；构建轻量化一维卷积神经网络模型，利用自适应池化与对角线分数抽取机制实现端到端故障位置回归，训练中采用无效标签屏蔽的交叉熵损失、AdamW优化器及早停策略提升模型性能。本申请通过上述技术方案，实现了秒级响应与米级精度的故障定位，显著优于传统行波法与阻抗法，有效提升电网运维效率与供电可靠性。

本发明授权一种面向智能电网的地下输电线缆故障位置判别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向智能电网的地下输电线缆故障位置判别方法，其特征在于，包括 故障数据采集与标注步骤，采集地下输电线缆的故障信号以获取原始故障数据，并标注所述原始故障数据对应的故障点位置； 数据重采样与标签匹配步骤，对带标注的原始故障数据进行三次样条插值重采样以统一数据维度，同时对标注的故障点位置进行线性缩放，实现数据与故障点标签的维度适配； 数据预处理步骤，对重采样后的数据进行标准化处理，再采用滑动窗口切分生成含子序列数据与局部故障标签的子数据组； 深度学习模型构建与特征提取步骤，构建输电线故障定位深度学习模型，对所述子数据组进行端到端特征提取并输出窗口位置的故障分数； 模型训练与优化步骤，采用含无效标签屏蔽机制的交叉熵损失函数与带权重衰减的优化器训练所述模型，结合早停机制确定最优故障定位模型； 故障位置判别步骤，将待判别故障数据经数据重采样与标签匹配步骤、数据预处理步骤处理后输入所述最优故障定位模型，输出故障点的全局位置； 在所述深度学习模型构建与特征提取步骤中，输电线故障定位深度学习模型的包括如下步骤： 输入通道维度扩充子步骤，对于输入，其中为批次大小，为窗口长度，所述通道维度扩充可表示为： ； 特征提取子步骤，依次通过第一次一维卷积与ReLU激活、第二次一维卷积与ReLU激活，提取深层故障特征； 特征优化子步骤，通过一维自适应平均池化将深层故障特征映射为固定长度W的特征序列； 维度适配子步骤，将池化后的特征张量从维度置换为，其中，其中C表示通道数； 故障分数计算子步骤，通过逐位置一维线性变换与对角线元素抽取，输出每个窗口位置的故障分数。

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