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龙图腾网获悉沈通科技有限公司申请的专利一种高压开关柜局部放电在线监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：CN120742042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511222323.X，技术领域涉及：G01R31/12；该发明授权一种高压开关柜局部放电在线监测方法是由蔡俊;郑龙;沈鹏;陈光友;周朝升;周亦敏设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高压开关柜局部放电在线监测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及电力设备状态监测技术领域，具体涉及一种高压开关柜局部放电在线监测方法，旨在于解决现有技术中寿命预测方法大多基于单一物理量，未能充分考虑多模态信号的协同效应，导致预警准确率不足的问题。本发明通过时空融合信号处理与迁移学习模型实现多源信号协同分析，结合动态扫描策略与多尺度退化评估，有效解决了传统监测方法实时性差、覆盖不全的问题，具有提升监测精度、缩短模型训练周期、实现动态预警的优势。多尺度信号处理能够同时捕捉高频放电细节与低频劣化趋势，动态阈值设定增强了不同强度信号的适应性，加权融合策略有效整合多维度特征，从而全面反映设备状态变化，为早期故障预警提供可靠依据。

本发明授权一种高压开关柜局部放电在线监测方法在权利要求书中公布了：1.一种高压开关柜局部放电在线监测方法，其特征在于，所述方法包括： 同步采集超声波信号与紫外光子信号，对所述超声波信号和所述紫外光子信号进行硬件时钟同步与动态时间规整补偿，生成时空融合信号； 将所述融合信号输入经域自适应迁移学习的诊断模型，输出局部放电类型及严重度分级，其中迁移学习通过公共数据集预训练特征提取器，并利用目标设备小样本微调分类器实现； 基于多尺度样本熵构建绝缘退化指标，结合LSTM网络预测剩余寿命，并依据所述绝缘退化指标与所述剩余寿命的量化关系执行分级预警； 所述基于多尺度样本熵构建绝缘退化指标包括： 对信号进行粗粒化处理，采用多个预设尺度因子，在每个尺度下将原始信号分割为连续片段并计算平均值； 计算样本熵时，设定嵌入维数为2，相似度阈值为序列标准差的0.15倍，通过统计模板向量的匹配数量计算熵值； 其中所述尺度因子包括0.5、1.0、1.5和2.0四种尺度； 所述绝缘退化指标的构建包括： 计算各尺度样本熵随时间变化率的加权和，权重随尺度增大而递减； 计算紫外信号能量与超声信号能量的比例项，其系数在0.15至0.25之间； 所述绝缘退化指标为所述加权和与所述比例项的累加值。

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