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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利气体绝缘开关设备局部放电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：CN120524376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511038447.2，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权气体绝缘开关设备局部放电识别方法及系统是由臧奕茗;李卓潇;周雨菡;许永鹏;孙炜昊;孙吴悠;江秀臣设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本气体绝缘开关设备局部放电识别方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于无监督域对抗迁移学习的气体绝缘开关设备局部放电识别方法及系统，针对传统SF6气体局部放电识别模型在新型环保气体C4F7NCO2O2混合气体条件下识别精度显著下降的问题，双分类器无监督域对抗迁移学习DCUDA模型，通过编码器、双分类器和域判别器的协同优化，结合三阶段训练策略源域预训练、分类器差异最大化和对抗优化，实现了强域偏移条件下的特征自适应对齐。该方法综合利用UHF和UL双模态信号，提取时域、频域及统计多维特征，在目标域无标注样本条件下，使新型气体环境下的识别精度大幅提升，降低了新型环保GIS设备的模型构建成本，为电力设备智能运维提供了高效可靠的技术方案。

本发明授权气体绝缘开关设备局部放电识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督域对抗迁移学习的气体绝缘开关设备局部放电识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.构建局部放电实验平台，在SF6气体和C4F7NCO2O混合气体条件下分别模拟针尖放电、悬浮放电、颗粒放电和表面放电四种典型放电缺陷，同步采集超高频UHF与超声波UL局部放电信号数据，形成源域和目标域数据集；S2.对步骤S1采集的局部放电信号进行多维度特征提取，包括时域特征、频域特征及统计特征，构建用于迁移学习的结构化特征集； S3.基于步骤S2提取的特征集，构建双分类器无监督域对抗迁移学习DCUDA模型，所述模型包括： -编码器，用于提取跨域共享的高维特征； -双分类器，用于通过分类差异最大化引导特征对齐； -域判别器，用于通过对抗训练实现域不变特征学习； S4.采用三阶段训练策略优化步骤S3的双分类器无监督域对抗迁移学习模型，依次执行： -预训练阶段：使用源域数据训练编码器和双分类器，建立初始分类能力； -分类器差异最大化阶段：冻结编码器，优化双分类器以扩大目标域输出差异，标识域偏移区域； -对抗优化阶段：冻结双分类器，联合训练编码器和域判别器，最小化域判别损失和分类器差异，实现特征空间对齐。

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