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龙图腾网获悉南昌科晨电力试验研究有限公司申请的专利基于信号特征辨识的配电网接地选线分析及故障定位方法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：CN119917917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510407735.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于信号特征辨识的配电网接地选线分析及故障定位方法是由黎鹏程;潘本仁;杨家隆;桂小智;周仕豪;张韬;余滢婷;皮杰明;丁凯;兰鑫;谢国强;王冠南;游勇华;丁宇;叶凯设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信号特征辨识的配电网接地选线分析及故障定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于信号特征辨识的配电网接地选线分析及故障定位方法，包括如下步骤：提取监测点的故障信号；采用AGCN‑TCN模型对故障信号进行故障识别分类；计算监测点的局部离群因子，将各监测点的故障信号按滑窗进行分解，将分解后得到的滑窗频域赋值作为频域故障指标，基于局部离群因子和频域故障指标构建故障位置判定综合指标，通过故障位置判定综合指标判断故障点的位置；本发明针对分布式配电网，创新性地构建了AGCN‑TCN模型，从空间和时间的角度实现故障信号的特征提取及分析，避免单一监测设备故障导致决策失误；本发明定义了故障位置判定综合指标，从时频域的双重角度来判别故障位置，避免单一方法的不准确性。

本发明授权基于信号特征辨识的配电网接地选线分析及故障定位方法在权利要求书中公布了：1.基于信号特征辨识的配电网接地选线分析及故障定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：提取目标配电网周围多个监测点的故障信号并进行预处理；步骤S2：采用AGCN-TCN模型对预处理后的故障信号进行故障识别分类；AGCN-TCN模型是采用改进图神经卷积网络AGCN提取空间特征，采用时域卷积网络TCN提取时序特征，通过全连接层对空间特征和时序特征进行融合，得到融合特征，将融合特征输入分类层，将对应故障信号的类别与对应的接线方式匹配；所述改进图神经卷积网络AGCN是对自身邻接矩阵进行改进，即在邻接矩阵中引入距离权重；步骤S3：采用LOF异常值监测算法计算监测点的局部离群因子，将各监测点预处理后的故障信号按滑窗进行分解，将分解后得到的滑窗频域赋值作为频域故障指标，基于监测点的局部离群因子和频域故障指标构建故障位置判定综合指标，通过故障位置判定综合指标判断故障点的位置；故障位置判定综合指标表示为： ；式中，表示设定的局部离群因子的阈值；表示局部离群因子；表示频域故障指标；当监测点时，表示监测点被判定为故障点，当监测点，表示监测点未被判定为故障点。

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