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龙图腾网恭喜烟台大学申请的专利一种电网故障诊断方法、系统、装置和存储介质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：CN119066621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411554974.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种电网故障诊断方法、系统、装置和存储介质是由刘志中;赵卓;黄光玉;王飞;刘仲尧设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电网故障诊断方法、系统、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及电网故障诊断技术领域，具体为一种电网故障诊断方法、系统、装置和存储介质，对采集的原始故障录波数据和故障录波仿真数据进行预处理和同步压缩小波变换处理后，得到故障特征，将故障特征依次经全卷积掩码处理和解码处理后输入电网故障诊断模型进行模型训练，得到训练好的电网故障诊断模型，对新输入的故障录波数据进行浅层特征提取后进行多重卷积处理获得深度特征，然后进行无参注意力处理，与深度特征进行融合处理后得到加权深度特征，经下采样处理后将得到的最终加权深度特征进行全连接处理，输出对应的故障类型标签，可以提高电网故障诊断的准确性和效率。

本发明授权一种电网故障诊断方法、系统、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种电网故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集原始故障录波数据和故障录波仿真数据，得到混合数据集，对混合数据集进行预处理，获得预处理后的故障录波数据；S2、对预处理后的故障录波数据进行同步压缩小波变换处理，将其在时频平面进行频域上的时频系数压缩和重排，得到处理后的时间-频率分布数据，基于时间-频率分布数据提取故障特征信息，得到故障特征，基于故障特征对电网故障进行分类，得到电网故障类型标签；S3、将故障特征进行全卷积掩码处理后获得故障特征的深层信息，基于深层信息对故障特征进行解码处理后得到解码后的故障特征，将电网故障类型标签和解码后的故障特征输入电网故障诊断模型，进行模型训练，学习故障类型，得到训练好的电网故障诊断模型；S4、基于训练好的电网故障诊断模型，对新输入的故障录波数据进行故障诊断，输出对应的故障类型标签，电网故障诊断模型的具体处理过程如下：将新输入的故障录波数据经同步压缩小波变换处理后，进行卷积处理获得浅层特征，将浅层特征输入深度可分离卷积模块，在深度可分离卷积模块中进行以下处理：通过第一卷积处理获得第一深度特征、对第一深度特征进行正则化处理后进行第二卷积处理获得第二深度特征、对第二深度特征进行非线性激活处理和全局响应归一化处理后，进行第三卷积处理获得第三深度特征，将第三深度特征进行无参注意力处理，得到三重注意力权重，将三重注意力权重和第三深度特征进行融合处理后得到加权深度特征；将加权深度特征进行下采样处理后再次输入深度可分离卷积模块进行处理，重复下采样处理后再次输入深度可分离卷积模块进行处理的过程，直至深度可分离卷积模块处理次数达到设定值，得到最终加权深度特征，将最终加权深度特征输入全连接层，得到每个故障类型的概率，输出概率最高的故障类型标签。

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