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龙图腾网获悉中国长江三峡集团有限公司;华北电力大学;北京华电智成电气设备有限公司申请的专利基于深度学习的高频脉冲电流波形极性的自动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：CN115563461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211059997.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于深度学习的高频脉冲电流波形极性的自动识别方法是由傅广泽;李伟;李乐颖;刘瑞阔;武文;齐波;唐志国;郑书生;张连根;李阳设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的高频脉冲电流波形极性的自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了属于电力设备绝缘故障检测技术领域的一种基于深度学习的高频脉冲电流波形极性的自动识别方法，该方法是深度利用脉冲信号波形特征的首波及其极性辨识方法；首先在实验室条件下，通过注入陡脉冲方式获得不同典型放电位置、型式的首波传播特性，通过各出线耦合端实测其响应信号波形，进而以波形序列作为输入向量，搭建深度学习网络；考虑卷积神经网络，以数字图像矩阵作为输入建立各注入方式和位置的典型响应波形样本库；通过对抗学习不断扩充样本，通过人工神经网络对输入的波形序列对首波波形、极性进行训练，利用人工神经网络对波形细节进行识别。实现完全自动的首波极性辨识，适用于在线监测中实时算法的应用。

本发明授权基于深度学习的高频脉冲电流波形极性的自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的高频脉冲电流波形极性的自动识别方法，其特征在于，该方法是深度利用脉冲信号波形特征的首波及其极性辨识方法；首先在实验室条件下，通过注入陡脉冲方式获得不同放电位置、型式的首波传播特性，通过各出线耦合端实测其响应信号波形，进而以波形序列作为输入向量搭建深度学习网络；建立各注入方式和位置的典型响应波形样本库；通过人工神经网络对输入的波形序列对首波波形、极性进行训练，利用人工神经网络对波形细节进行识别，具体包括步骤： 1搭建变压器实体模型平台，通过陡脉冲发生器向实体变压器模型注入信号的方式模拟设备内部放电，注入的方式包括模拟绕组对地放电、绕组匝间、饼间放电、绕组外部放电和绕组相间放电； 2在变压器套管末屏、中性点、铁心、夹件接地线，油箱接地线部位安装高频CT传感器，通过采集装置同步采样高频脉冲响应波形；此时由于在注入信号情况下设备并未带电，因此没有外部干扰信号进入测试回路，背景噪声水平很低； 3通过不同位置、不同方式的注入，建立波形样本库，对其首波极性进行标注； 4对样本库中的波形截取子序列，以该序列的均方根值的k倍作为阈值，从序列中第一个过阈值点向前取1μs、向后取2μs的脉冲子序列作为人工神经网络输入，以首波极性作为输出对神经网络的网络参数矩阵进行训练，直到达到设定的识别精度后停止，初始阶段设置为100％，如果达到设定迭代次数限值后仍未收敛，其精度限定值可减少0.1％并进行重新迭代训练；其中，k取1.3～1.5； 5对于样本库中的波形截取子序列，为了保证两端获得子序列样本库波形，对子序列进行加窗处理，包括： 1将上述截取的子波形局部放大，使子波形转化为图片，即逐点与窗函数对应项作乘使得波形两端为0；然后进行最大值归一化处理，获得子序列波形； 2通过对样本库中的波形序列人为加入噪声信号，调整噪声信号的幅值水平来控制信噪比，在指定的信噪比SNRth以上，SNRth为设定的信噪比阈值，该信噪比阈值不小于10dB；使用波形子序列的图像数据对神经网络顶层进行训练； 3搭建深度学习网络；考虑卷积神经网络CNN，以子序列波形的图片作为输入，可以自主发掘提取其中蕴含的色彩、纹理、形状和拓扑结构信息，能够有一定的鲁棒性和更高的计算效率； 4卷积神经网络由图像矩阵输入层、多个卷积层与池化层堆叠、全连接层以及softmax输出层组成多层独立的网络串连拼接结构，其每一层由多个并行的卷积核组成，负责对上一层网络计算得到的特征图进行卷积或池化操作，并在此过程中提取数据所包含的特征，把这些前置层和全连接层串连后，将其计算输出的特征量送入softmax层来给出分类结果，以实现迁移学习； 6应用训练后的网络参数，进一步对神经网络进行强化训练以提高适应性，达到设定的识别精度后即可输出网络参数；截取采集的脉冲波形，以截取后的子序列作为神经网络的输入向量，即可实现高频脉冲电流波形极性的自动识别。

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