买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种GIS装置局部放电诊断方法及装置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：CN120490790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510990572.7，技术领域涉及：G01R31/327；该发明授权一种GIS装置局部放电诊断方法及装置是由方瑞明;张凯祥;尚荣艳;彭长青;陈国炎设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种GIS装置局部放电诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明一种GIS装置局部放电诊断方法及装置，涉及电力设备故障诊断领域，包括：获取采集到的局部放电下的UHF信号；对UHF信号进行预处理，获得归一化后的单次脉冲信号；基于动麦优化算法AOO，以最小包络熵为目标函数，对ICEEMDAN中的Nstd和NR参数进行寻优，获得最优Nstd和NR；将归一化后的单次脉冲信号输入到具有最优Nstd和NR参数的ICEEMDAN中，获得相关性前三的IMF，提取每个IMF的若干特征指标构建局部放电信号的浅层特征向量；利用改进的Transformer模型对浅层特征向量进行深度特征提取及融合，生成融合特征；将融合特征输入到AOO优化的RBF‑SVM分类器中，实现局部放电类型的准确诊断。本发明能够有效提取GIS设备UHF信号中的局部放电特征，实现局部放电的准确分类，具有良好的诊断性能。

本发明授权一种GIS装置局部放电诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种GIS装置局部放电诊断方法，其特征在于，包括： S1，获取采集到的GIS设备在多种局部放电场景下的特高频UHF信号； S2，对UHF信号进行预处理，获得归一化后的单次脉冲信号； S3，基于动麦优化算法AOO，以最小包络熵为目标函数，对改进自适应噪声完备集成经验模态分解算法ICEEMDAN中的噪声标准差Nstd和噪声添加次数NR参数进行寻优，获得包络熵最小时的Nstd和NR作为最优参数； S4，将归一化后的单次脉冲信号输入到具有最优Nstd和NR参数的ICEEMDAN中，分解出多个模态分量IMF；利用皮尔逊相关系数求解每个模态分量IMF与归一化后的单次脉冲信号的相关系数，选择相关系数靠前的预设个IMF作为具有有效信息的特征分量，并分别提取每个IMF的若干个时域特征指标构建局部放电信号的浅层特征向量； S5，利用改进的Transformer模型对浅层特征向量进行深度特征提取及融合，生成融合特征； 改进的Transformer模型包括依次连接的位置编码模块、多头因果自注意力机制、多头普通自注意力机制、第一全连接层、Dropout层、一维索引层、第二全连接层和融合特征向量模块；位置编码模块将位置信息嵌入输入的浅层特征向量后输出至多头因果自注意力机制，以区分浅层特征向量中不同位置的元素；多头因果自注意力机制和多头普通自注意力机制通过位置和因果信息，捕捉浅层特征向量内部的因果依赖关系，进行精细化特征提取后输出至第一全连接层；第一全连接层对提取的特征进行整合和变换后输出至Dropout层；Dropout层在前向传播中，以概率pr随机选择一些神经元并将神经元的输出置为0，剩余神经元以11-pr的缩放因子进行放大处理后输出至一维索引层；一维索引层提取最后一个时间步的特征，再次使用第二全连接层对特征进行变换和降维，提取深度特征向量；最后通过融合特征向量模块将浅层特征向量与深度特征向量融合生成融合特征； S6，基于AOO，以识别结果的准确率最高为目标函数，对RBF-SVM分类模型中的惩罚因子δ和核参数g两个参数进行寻优，获得准确率最高时的δ和g作为最优参数；将融合特征输入到具有最优δ和g参数的RBF-SVM分类模型中，实现局部放电类型的诊断。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华侨大学，其通讯地址为：362000 福建省泉州市丰泽区城东城华北路269号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。