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龙图腾网恭喜日立能源有限公司申请的专利基于机器学习的用于在电力传输线路中干扰分类的方法和设备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：CN114731038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202080079533.7，技术领域涉及：H02H1/00；该发明授权基于机器学习的用于在电力传输线路中干扰分类的方法和设备是由O·D·奈杜;D·帕蒂尔;P·V·雅拉设计研发完成，并于2020-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的用于在电力传输线路中干扰分类的方法和设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种用于确定电力传输线路中的干扰状况的方法和设备。该方法包括获得302与在每个相中测量的电学参数相对应的多个样本值。该方法进一步包括基于对应的多个样本值来确定304与每个相相对应的电学参数的多个量值以及基于对应的多个量值来确定306每个相的多个差值。该方法包括使用机器学习技术处理308该多个差值以确定干扰状况。干扰状况是负载变化状况、功率摆动状况和电气故障状况中的一种。该方法还包括基于该干扰状况来执行310保护功能和控制功能中的至少一种。

本发明授权基于机器学习的用于在电力传输线路中干扰分类的方法和设备在权利要求书中公布了：1.一种用于确定电力传输线路中的干扰状况的方法300，其中，所述方法300由与测量装置通信地耦接的智能电子设备IED来执行，所述测量装置与所述电力传输线路连接，所述方法300包括：获得302与在一个或多个相中的每个相测量的电学参数对应的多个样本值，其中，所述一个或多个相中的电学参数由连接在所述电力传输线路一端的所述测量装置测得；基于对应的多个样本值来确定304与每个相对应的所述电学参数的多个量值；基于对应的多个量值来为每个相确定306多个差值，其中，所述多个差值中的每个差值表示对应的相的量值变化率；使用机器学习技术来处理308与所述一个或多个相对应的所述多个差值，以确定所述电力传输线路中的干扰状况，其中，所述干扰状况是负载变化状况、功率摆动状况和电气故障状况中的一种；以及基于所述干扰状况来执行310保护功能和控制功能中的至少一种，其中，所述机器学习技术基于集成机器学习技术，其中，所述集成机器学习技术包括为确定所述干扰状况而训练的极端梯度提升分类模型。

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