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龙图腾网恭喜国网浙江省电力有限公司松阳县供电公司;国网浙江省电力有限公司丽水供电公司申请的专利一种电力系统的漏电检测方法及漏电检测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：CN119044828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411515078.7，技术领域涉及：G01R31/52；该发明授权一种电力系统的漏电检测方法及漏电检测系统是由叶轩;钟伟宝;邓亚拓;徐伟丰;李超;陈新和;朱利斌;费洋;周翔宇;黄正韬;葛士逍设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力系统的漏电检测方法及漏电检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种电力系统的漏电检测方法及漏电检测系统，通过对采集的待检测线路的漏电电流数据进行特征提取，以得到漏电特征参数；当根据漏电特征参数确定待检测线路存在漏电风险时，获取待检测线路的线路信息；其中，线路信息包括线路参数、线路电压等级和线路负载电流；基于预先训练好的故障类型诊断模型，根据漏电特征参数和线路信息确定待检测线路的漏电故障类型，实现了漏电原因的分析，能够为待检测线路的维修提供有效的维修方向，有利于提高维修效率。

本发明授权一种电力系统的漏电检测方法及漏电检测系统在权利要求书中公布了：1.一种电力系统的漏电检测方法，其特征在于，包括：采集待检测线路的漏电电流数据；提取所述漏电电流数据的漏电特征参数；当根据所述漏电特征参数确定所述待检测线路存在漏电风险时，获取所述待检测线路的线路信息；其中，所述线路信息包括线路参数和状态参数，所述状态参数包括线路电压等级和线路负载电流；所述待检测线路的线路参数是表征所述待检测线路电磁特性的一组电路等值参数；基于预先训练好的故障类型诊断模型，根据所述待检测线路的漏电特征参数和线路信息确定所述待检测线路的漏电故障类型；其中，所述故障类型诊断模型根据若干历史漏电故障案例训练得到，所述历史漏电故障案例包括历史漏电特征、历史线路信息和故障类型标签；所述故障类型诊断模型通过以下方式预先训练得到：获取若干所述历史漏电故障案例；其中，所述历史漏电故障案例包括所述历史漏电特征、所述历史线路信息和所述故障类型标签，所述故障类型标签为绝缘老化、设备损坏或接地不良；根据所述历史漏电故障案例，采用LIBSVM工具训练支持向量机，通过交叉验证方法选择最优的模型超参数，得到初始故障分类模型；从历史维护记录数据库中选出若干第一漏电故障案例，其中，所述第一漏电故障案例是与所述待检测线路的线路信息最相似的历史漏电故障案例；根据所述第一漏电故障案例对所述初始故障分类模型进行优化，得到所述故障类型诊断模型；所述基于预先训练好的故障类型诊断模型，根据所述待检测线路的漏电特征参数和线路信息确定所述待检测线路的漏电故障类型，包括：将所述待检测线路的漏电特征参数和线路信息输入所述故障类型诊断模型，得到所述待检测线路的初始故障类型；从所述历史维护记录数据库中提取第一设定数量的第二漏电故障案例；其中，所述第二漏电故障案例是与当前漏电故障案例最相似的历史漏电故障案例，所述当前漏电故障案例包括所述待检测线路的漏电特征参数、线路信息和初始故障类型；当目标漏电故障案例的数量大于第二设定数量时，将所述待检测线路的初始故障类型作为所述待检测线路的漏电故障类型，并将所述当前漏电故障案例记录到所述历史维护记录数据库；其中，所述第二设定数量大于零且小于所述第一设定数量；所述目标漏电故障案例是所述故障类型标签与所述初始故障类型相同的第二漏电故障案例；所述方法还包括：获取所述待检测线路的拓扑结构信息；根据所述待检测线路的拓扑结构信息和线路信息构建线路模型；在所述线路模型中，多次调整故障点位置；在每次调整所述故障点位置之后，计算所述线路模型中所述待检测线路的预估阻抗信息，直到所述预估阻抗信息与实际测量得到的所述待检测线路的实际阻抗信息相同；输出故障预估位置；其中，所述故障预估位置是所述预估阻抗信息与所述实际阻抗信息相同的故障点位置；所述输出故障预估位置之后，还包括：以所述故障预估位置作为定位起点，采用手持式漏电定位仪进行故障定位搜索，找出真实故障位置；根据所述真实故障位置与所述故障预估位置之间的偏差，对所述线路模型中的线路参数进行修正，直到利用修正后的线路模型重新计算的故障预估位置与所述真实故障位置的偏差小于设定偏差阈值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网浙江省电力有限公司松阳县供电公司;国网浙江省电力有限公司丽水供电公司，其通讯地址为：323400 浙江省丽水市松阳县水南街道南环路118号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。