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龙图腾网获悉西北核技术研究所申请的专利一种纳秒脉冲下SF₆中绝缘子闪络电压的预测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：CN116070688B 。

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：202211456040.8，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种纳秒脉冲下SF₆中绝缘子闪络电压的预测方法是由孙楚昱;吴伟;吴刚;王海洋;谢霖燊设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种纳秒脉冲下SF₆中绝缘子闪络电压的预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种纳秒脉冲下SF6中绝缘子闪络电压的预测方法，解决现有闪络电压预测方法中存在的准确性和泛化性难以兼顾的技术问题。该方法利用经验公式生成大范围输入量及输出量数据并对数据进行正则化处理；然后将上述数据输入MLP神经网络中进行预先训练；接着从人工模拟实验结果中提取输入及输出参量并进行正则化处理；利用预先训练的MLP神经网络进行增量学习，最后对模型得到的训练集和测试集误差进行验证，即可得到MLP回归预测模型，将任意一组环境参数输入该模型中即可得到对应的绝缘子的闪络电压。本发明所需实验量小，预测准确性高，还可实现在实验条件范围外的闪络电压外推预测，通用性较强。

本发明授权一种纳秒脉冲下SF₆中绝缘子闪络电压的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种纳秒脉冲下SF6中绝缘子闪络电压的预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，将纳秒脉冲下SF6的多组环境参数作为第一输入集，通过闪络电压计算公式计算得到第一输出集，所述第一输出集为多组环境参数下绝缘子的闪络电压；所述多组环境参数指由不同的SF6气压、电压极性、电压有效作用时间以及绝缘子沿面距离组成的参数集； S2，对步骤S1中第一输入集和第一输出集进行正则化处理，生成第一数据集； S3，将步骤S2生成的第一数据集输入MLP神经网络中进行训练，得到训练模型； S4，提取人工模拟实验数据中的输入参数集和输出参数集，并对其进行正则化处理，生成第二数据集，并将第二数据集分为训练集和测试集；所述训练集包括第二输入集和第二输出集；所述测试集包括第三输入集和第三输出集；所述输入参数集包括实验中使用的SF6气压、电压极性、电压有效作用时间及绝缘子沿面距离参数的集合；所述输出参数集为通过实验得到的绝缘子闪络电压的集合； S5，将步骤S4中的训练集输入步骤S3的训练模型中进行增量学习，得到训练输出集与优化的训练模型； S6，对步骤S5中优化的训练模型进行验证： S6.1计算步骤S5中的训练输出集与步骤S4中第二输出集之间的误差； S6.2将步骤S4中的测试集输入步骤S5优化的训练模型中进行训练，得到测试输出集，并计算测试输出集与第三输出集之间的误差； S6.3若S6.1和S6.2计算得到的误差均≤5％，则得到MLP回归预测模型，进而执行步骤S7；否则，返回步骤S3继续训练； S7，在MLP回归预测模型中输入任意一组环境参数，即可完成纳秒脉冲下SF6中绝缘子闪络电压的预测。

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