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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种基于多模型融合决策的局部放电分类识别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：CN120524303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511016876.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多模型融合决策的局部放电分类识别方法是由田洪;卢业旺;郑彦晖;周宏扬;朱婷;官瑞杨设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模型融合决策的局部放电分类识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模型融合决策的局部放电分类识别方法，包括：基于DS理论构建仅包含所有可能缺陷类型及不确定项的识别框架，根据每个模型对局部放电缺陷类型的预测概率分布及其可靠系数，形成各自的BPA函数；对若干个BPA函数计算冲突系数，并根据冲突系数触发修正函数对BPA函数进行修正；通过DS证据理论的融合规则对各模型的BPA函数进行融合计算得到融合BPA函数，并比较融合BPA函数中的最大函数值、函数阈值和不确定项对应的函数值，输出局部放电缺陷识别结果；统计对样本集的识别准确率，以识别准确率最大为目标函数，对修正函数的参数进行寻优，并基于优化后的修正函数对BPA函数进行修正和DS融合计算，最终输出最优的局部放电缺陷识别结果。

本发明授权一种基于多模型融合决策的局部放电分类识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型融合决策的局部放电分类识别方法，其特征在于，包括： 针对不同类型的局部放电检测手段，分别采集对应数据样本，建立并训练对应的缺陷识别模型，获得每个模型对局部放电缺陷类型及其预测概率分布； 基于DS理论设计简化DS融合方法，构建仅包含所有缺陷类型及不确定项的识别框架，根据每个模型对局部放电缺陷类型的预测概率分布及其可靠系数，形成各自的BPA函数； 对若干个BPA函数计算冲突系数，并根据冲突系数触发修正函数对BPA函数进行修正； 所述修正函数为Beta分布概率密度函数fx；使用Beta分布概率密度函数对BPA函数的进行修正，数学表达式如下： ，其中，α、β为Beta分布概率密度函数fx的形状参数，，为第i个缺陷识别模型中缺陷类型的原BPA函数值，为修正后的BPA函数值； 通过DS证据理论的融合规则对各模型的BPA函数进行融合计算得到融合BPA函数，并比较融合BPA函数中的最大函数值、函数阈值和不确定项对应的函数值，输出局部放电缺陷识别结果； 统计对样本集的识别准确率，以识别准确率最大为目标函数，对修正函数的参数进行寻优，并基于优化后的修正函数对BPA函数进行修正和DS融合计算，最终输出最优的局部放电缺陷识别结果；具体包括： 建立初始化的正态分布，其中，表示参数均值、表示方差、协方差矩阵，从当前的正态分布范围内产生S组α和β候选值； 分别以每一组候选值对冲突BPA函数进行修正并使用DS理论融合BPA函数，计算所有样本的融合结果，记录每一组候选值的修正作用下，基于融合BPA函数对样本集整体的识别准确率； 识别准确率作为目标函数值将用于CMA‑ES的收敛判断，若满足收敛条件，则取出寻优过程中第一次达到最大融合准确率时对应的α和β参数作为输出； 若不满足收敛条件，则对本轮目标函数值排序，取出从大到小前S2的目标函数值对应的α和β，计算基于正态分布的统计参数、和，并重新产生S组α,β候选值，再次进行DS融合计算，直到满足收敛条件。

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