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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于多源特征融合与深度网络的电抗器局部放电诊断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：CN120011863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510473525.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于多源特征融合与深度网络的电抗器局部放电诊断方法是由赵彤;彭浡淏;王晓龙;张远涛;孙滢;刘亚迪;亓润泽设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源特征融合与深度网络的电抗器局部放电诊断方法在说明书摘要公布了：基于多源特征融合与深度网络的电抗器局部放电诊断方法，涉及局部放电检测技术领域，包括以下步骤：S1数据预处理与特征提取；S2提取多维度的特征信息；S3通过SWFK‑DPC聚类算法处理高维特征集；S4构建深度多源自适应卷积神经网络EDMSACNN；S5引入跨域特征压缩和双路注意力机制；S6引入对抗增强与分类模块；S7模型优化与迭代训练。本发明通过张量缩并与注意力机制实现多源特征的非线性交互，突破传统线性融合的局限性，并基于最优传输的特征对齐技术有效缓解不同工况下的数据分布差异，显著提升自适应跨域能力。

本发明授权基于多源特征融合与深度网络的电抗器局部放电诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于多源特征融合与深度网络的电抗器局部放电诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据预处理与特征提取； 对采集的电抗器局部放电信号进行Min-Max归一化处理与缺失值填补； S2、提取多维度的特征信息，包括相位特征、极性特征、幅值特征、时频特征以及小波包特征； S3、通过SWFK-DPC聚类算法处理高维特征集； S4、构建深度多源自适应卷积神经网络EDMSACNN，实现局部放电信号的物理特征与统计特征的深度融合； S5、引入跨域特征压缩和聚类引导的双路注意力机制； S6、引入对抗增强与分类模块，提升模型的分类准确性与抗干扰能力； S7、模型优化与迭代训练； 构建完模型后，针对复杂工况下的电抗器局部放电模式进行训练与优化，通过超参数调优、损失函数优化及模型迭代训练，提高模型稳定性和高识别度； 步骤S3具体包括以下步骤： S3.1、使用标准差加权距离度量计算样本之间的相似性； S3.2、计算每个样本的局部密度，并根据局部距离构建决策图，识别出密度峰值点，将这些密度峰值点作为聚类中心； S3.3、样本i的最大邻域半径超出全体样本的平均最大邻域半径时，该点被判定为离群点，否则为非离群点，将非离群点分配至最优簇；针对未分配的非离群点，引入模糊加权K近邻方法FK，提出DPC聚类分配策略； 步骤S4的具体步骤包括： S4.1、通过外积运算、哈达玛积及线性加权融合方法，将相位特征、极性特征和幅值特征进行交互式融合； S4.2、使用短时傅里叶变换STFT和离散小波变换DWT对时频特征进行联合编码，从而表征局部放电信号的时频域动态特征； S4.3、针对小波包特征，采用树状图卷积网络GCN进一步建模，捕捉不同能量节点间的关系。

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