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龙图腾网获悉江苏省电力试验研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院申请的专利电力网-通信网多源数据协同用户侧故障检测方法及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：CN121441723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202512047791.4，技术领域涉及：H04L41/0631；该发明授权电力网-通信网多源数据协同用户侧故障检测方法及系统是由陈烨;袁宇波;张宸宇;卢庆宁;张星;唐锦;郭宁;周祉君;陈锦铭;郭雅娟;黄哲忱;杨雲腾;贾萌萌设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力网-通信网多源数据协同用户侧故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了电力网‑通信网多源数据协同用户侧故障检测方法及系统，包括：获取电力负荷、线路参数及光猫流量、基站信号等多源数据，构建电力网与通信网物理空间映射关系；经数据预处理及时空对齐后，通过WMSST实现多尺度时频特征分解，提取负荷突变、电压暂降等八大故障敏感特征；利用MCNN提取跨网络空间关联特征，BiGRU建模时序依赖，结合注意力融合层实现特征自适应融合；训练优化并评估模型，最终通过全连接层与Softmax分类器，输出故障类型、Geohash位置及影响范围。本发明解决了传统模型时空特征建模不足、跨网络数据协同性差的问题，能够精准高效完成用户侧故障研判，为电力故障快速抢修提供技术支撑。

本发明授权电力网-通信网多源数据协同用户侧故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电力网-通信网多源数据协同用户侧故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取包括电力网、通信网与交通网的多源数据，构建电力网、通信网与交通网之间的物理空间映射关系，生成关联表，存储于数据库； 对存储于数据库的多源数据进行预处理得到时序数据，对时序数据进行多尺度分解，得到时频特征矩阵，所述时频特征矩阵包括电力网特征、通信网特征和跨网络特征，所述电力网特征包括负荷突变率rPt、电压暂降深度dUt、电流总谐波畸变率THDI；所述通信网特征包括流量衰减系数αFt、RSRP变异系数CVRt、连接数突变率rCt；所述跨网络特征包括皮尔逊相关系数ρP,F、故障同步时间差； 构建MCNN模型对时频特征矩阵提取跨网络的空间特征Fspatial； 构建多层BiGRU模型，对空间特征Fspatial建模时序特征Ftemporal； 将Fspatial作为查询向量Q，Ftemporal作为键向量K与值向量V，dk为特征维度代入注意力公式： softmax函数归一化权重后，得到加权时序特征； 将空间特征Fspatial与加权时序特征拼接，得到融合特征Ffusion； 构建用户侧故障检测模型，训练优化并评估模型，将得到的融合特征输入优化后的用户侧故障检测模型得到故障结果。

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