一种基于图卷积神经网络的配电网单相接地故障定位方法

本发明公开了一种基于图卷积神经网络的配电网单相接地故障定位方法。该方法包括：通过FTU终端设备采集配电网馈线段不同状态下的负荷节点与边的特征信息，归一化处理后利用单层全连接神经网络将边特征数据转化为与其相连的节点特征数据，然后将所有节点特征数连接成矩阵后输入图卷积神经网络模型，并利用数据采集时的配电网状态作为标签对网络进行训练，以获得最优图卷积神经网络的结构参数。最后基于训练后的定位模型，对变电站各馈线处发生的故障进行搜索定位，从而通过输出的特征数据得到故障所在的具体支路。本发明利用神经网络方法整合配电网故障定位理论，能有效保证城市复杂配电网故障的定位精度，适合城市配电网拓扑变化下的情况。

《一种基于图卷积神经网络的配电网单相接地故障定位方法》是一发明专利，专利号为 2022107410745，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为章坚民;刘耀珲，申请日期为2022-06-27，公开（公告）日期为2025-07-11，国际专利分类号（IPC）为 G01R 31/08 (2020.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：配电网单相接地故障、配电网故障定位、配电网故障诊断、配电网图卷积神经网络、配电网人工智能、配电网深度学习、配电网馈线故障、配电网线路故障、配电网负荷节点故障、配电网故障监测、配电网故障识别、配电网FTU终端、配电自动化终端、配电网电流监测、配电网电压监测、配电网断路器状态监测、配电网拓扑识别、城市配电网运维、配电网智能运维、配电网故障预警、配电网支路定位、配电网接地故障检测、配电网节点特征提取、配电网故障分类、配电网拓扑泛化、配电网供电可靠性、配电网运行监控。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于图卷积神经网络的配电网单相接地故障定位方法。该方法包括：通过FTU终端设备采集配电网馈线段不同状态下的负荷节点与边的特征信息，归一化处理后利用单层全连接神经网络将边特征数据转化为与其相连的节点特征数据，然后将所有节点特征数连接成矩阵后输入图卷积神经网络模型，并利用数据采集时的配电网状态作为标签对网络进行训练，以获得最优图卷积神经网络的结构参数。最后基于训练后的定位模型，对变电站各馈线处发生的故障进行搜索定位，从而通过输出的特征数据得到故障所在的具体支路。本发明利用神经网络方法整合配电网故障定位理论，能有效保证城市复杂配电网故障的定位精度，适合城市配电网拓扑变化下的情况。

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