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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于深度学习的环网柜电缆局部放电的故障检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：CN117194958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202311400538.7，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于深度学习的环网柜电缆局部放电的故障检测方法是由郭方洪;周炜康;史秀纺;杨淏;黄震;吴祥;董辉设计研发完成，并于2023-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的环网柜电缆局部放电的故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的环网柜电缆局部放电的故障检测方法，包括获取电缆的电压信号的样本，每个样本包含m个采样点，对样本信号依次进行小波去噪处理和归一化处理。本基于深度学习的环网柜电缆局部放电的故障检测方法通过对电缆的电压信号依次进行小波去噪、归一化处理和分组，然后分别进行时域和频域上的特征提取，将提取的特征拼接特征向量，并作为故障检测网络的特征种类的输入，结合故障检测网络得到电缆是否有局部放电的故障，本方法更加高效、准确且可靠，在提高电缆系统的可用性，降低维护成本的同时，确保电力系统的可靠性和安全性。

本发明授权一种基于深度学习的环网柜电缆局部放电的故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的环网柜电缆局部放电的故障检测方法，其特征在于：所述基于深度学习的环网柜电缆局部放电的故障检测方法，包括： 获取电缆的电压信号的样本，每个样本包含m个采样点，对样本信号依次进行小波去噪处理和归一化处理； 将归一化后的样本信号按照连续的p个采样点为一组进行分组，分为n组； 对各组数据分别在频域和时域上提取统计特征，并将统计的特征拼接为一个q维的特征向量； 建立故障检测网络，并以k个批次、n个特征种类和q维的特征向量建立输入张量k，n，q对故障检测网络进行训练，所述故障检测网络包括卷积神经网络、LSTM网络、GRU网络、注意力机制网络和DenseNet网络，所述输入张量分别输入至卷积神经网络和LSTM网络依次得到第一输出和第二输出，将第一输出和第二输出拼接后依次输入至GRU网络、注意力机制网络和DenseNet网络； 最后将待检测电缆的电压信号对应的张量，输入至训练好的故障检测网络中，输出待检测电缆是否有局部放电故障的两种概率，并选择其中概率大的作为最后的检测结果。

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