临沂大学张聪聪获国家专利权
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龙图腾网获悉临沂大学申请的专利基于协同推理的局部放电智能识别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：CN120470462B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510954065.8，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于协同推理的局部放电智能识别方法及系统是由张聪聪;傅尊伟设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于协同推理的局部放电智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于协同推理的局部放电智能识别方法及系统，属于局部放电检测领域，通过多尺度特征信息图构建与稀疏谱划分算法显式解构高维PD数据的语义结构，分离出与放电机制强相关的特征子通道，有效抑制现场数据中的语义干扰；进一步采用通道结构诱导的模糊建模器独立学习局部规则集，结合跨通道预测一致性驱动的动态融合机制，显著提升了对电压相位缺失、背景噪声扰动及设备异构性的容忍能力。相较于传统神经模糊模型，该方法在保持可解释性的同时，实现了对未知放电模式的非排他性模糊分类，解决了现场部署中因数据分布偏移导致的模型失效问题，识别错误率明显降低，为电力设备智能诊断提供了高鲁棒性解决方案。
本发明授权基于协同推理的局部放电智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于协同推理的局部放电智能识别方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.构建局部放电测量数据的多尺度特征信息图，提取维度间高阶依赖关系； S2.通过结构分解算法将高维特征空间划分为多个结构一致性特征子通道，每个子通道对应放电机制相关的局部特征群； S3.针对每个特征子通道独立构建模糊推理模型，生成通道级放电模式子分类器； S4.基于预测置信度动态调整融合策略，对多个子分类器输出进行结构一致性驱动融合； S5.输出最终局部放电类型识别结果。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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