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龙图腾网获悉深圳市超业电力科技有限公司申请的专利基于深度学习的高压开关柜故障诊断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：CN119961810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510417833.6，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于深度学习的高压开关柜故障诊断方法及系统是由胡进强设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的高压开关柜故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的高压开关柜故障诊断方法及系统，基于开关柜运行功能划分为若干区域，基于分区结果采集若干区域的运行数据；其中，运行数据包括自变数据和因变数据；基于各区域运行工况公开对各区域的运行数据分别进行划分；构建开关柜仿真模型，将开关柜各区域运行数据输入仿真模型进行仿真训练，得到仿真结果数据，通过比对仿真结果数据和运行数据，得到开关柜故障信息；基于所述故障信息构建数据集，构建神经网络模型并通过故障信息对深度学习模型进行训练，得到故障诊断模型。本发明实现了基于故障对不同区域的影响，反推不同区域的异常信息对故障的影响系数，进一步保证开关柜故障判定的精准度。

本发明授权基于深度学习的高压开关柜故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的高压开关柜故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于开关柜运行功能划分为若干区域，基于分区结果采集若干区域的运行数据； 其中，运行数据包括自变数据和因变数据； 基于各区域运行工况公开对各区域的运行数据分别进行划分； 构建开关柜仿真模型，将开关柜各区域运行数据输入仿真模型进行仿真训练，得到仿真结果数据，通过比对仿真结果数据和运行数据，得到开关柜故障信息； 基于所述故障信息构建数据集，构建神经网络模型并通过故障信息对深度学习模型进行训练，得到故障诊断模型； 基于所述故障信息构建数据集，构建深度学习模型并通过故障信息对深度学习模型进行训练的过程包括： 提取故障数据中的特征数据，得到特征数据集； 将特征数据集划分为训练集和验证集； 构建深度学习模型，并将训练集输入深度学习模型进行训练； 验证集对训练后的模型进行验证，根据在验证记录中，被判定为故障的开关柜中区域的数量分布，分别对各区域的所有验证记录进行归类，提取出由不同区域所构成的，能对所述模型造成故障诊断影响的区域组合，评估区域组合对深度学习模型的故障诊断影响指数； 基于区域组合中故障诊断影响指数大于预设阈值的区域分布情况，对深度学习模型进行优化； 将开关柜的运行数据输入故障诊断模型，得到目标开关柜的故障诊断结果； 所述评估区域组合对深度学习模型的故障诊断影响指数的步骤具体包括： 获取验证记录中仅某区域为故障区域判定为故障a； 获取验证记录中至少一次判定为故障a的区域组合，所述区域组合的集合为M，区域组合中区域总数为I，判定集合M中对故障a影响的集合m； 获取验证记录中所有判定为故障a及包含集合M的所有区域组合，所有区域组合中区域总数为J； 计算故障a的故障区域对深度学习模型造成故障诊断影响过程中的特征影响因子： ； 其中，γ表示修正系数； 评估区域组合对深度学习模型的故障诊断影响指数： ； 其中，分别表示故障a的区域组合中第1、2、3......、i各区域，且i＞2。

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