国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司;国网电力科学研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;国网浙江省电力有限公司刘诣获国家专利权
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龙图腾网获悉国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司;国网电力科学研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;国网浙江省电力有限公司申请的专利一种GIS间歇性放电模式识别模型的构建方法、系统及设备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：CN116244600B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310262710.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种GIS间歇性放电模式识别模型的构建方法、系统及设备是由刘诣;杨旭;程林;江翼;张静;罗传仙;程立丰;刘正阳;周文;陈孝信设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种GIS间歇性放电模式识别模型的构建方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种GIS间歇性放电模式识别模型的构建方法、系统及设备，所述方法包括以下步骤：采集GIS间歇性放电过程中不同类型的局放信息；根据不同类型的局放信息提取训练集和测试集，利用所述训练集训练初始BP神经网络；从所述测试集中获取局放特征VX和VY，从所设定的m个不同的特征子集中寻找满足MRMR准则的n个最优特征集，将其组成局放故障状态评估特征集；利用所述局放故障状态评估特征集对训练好的初始BP神经网络进行测试，得到GIS间歇性放电模式的识别模型。本发明结合了MRMR算法和BP神经网络算法，其总体识别率要优于单一BP神经网络总体识别率，能够准确识别间歇性放电故障。
本发明授权一种GIS间歇性放电模式识别模型的构建方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种GIS间歇性放电模式识别模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集GIS间歇性放电过程中不同类型的局放信息； 根据不同类型的局放信息获取对应类型的局放特征，并从所述局放特征提取初步特征参数，不同类型的初步特征参数构成m个不同的特征子集，将m个不同的特征子集中的各初步特征参数划分到训练集和测试集中，利用所述训练集训练初始BP神经网络； 从所述测试集中获取互信息最大的局放特征VX和VY，根据局放特征VX和VY，从所设定的m个不同的特征子集中寻找满足MRMR准则的n个最优特征集，将所述n个最优特征集组成局放故障状态评估特征集； 利用所述局放故障状态评估特征集对训练好的初始BP神经网络进行测试，以对初始BP神经网的参数进行调整，包括对神经网络层数、训练次数进行调整，得到GIS间歇性放电模式的识别模型。
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