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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种输电线局部放电检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：CN116796187B 。

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：202310588043.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种输电线局部放电检测方法是由姜玉靓;房丹;张国梁;张雯;柯楠;何诚硕;孙宁设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输电线局部放电检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种输电线局部放电检测方法，包含以下步骤：S1、获取原始输电线电气信号，划分为训练样本和测试样本；S2、向多尺度一维卷积神经网络批量输入训练样本，设定阈值以及多尺度一维卷积神经网络结构及其卷积核大小，逐层前向传播获得训练样本的特征，计算得到期望输出和实际输出的误差；S3、误差由输出至输入反向传播，层层微调网络参数；S4、重复步骤S2和S3，直到完成所有训练样本，计算网络在测试样本上的精度，若精度大于设定阈值，则获得理想网络，否则返回步骤S2；S5、输出理想网络在测试样本上的精度。本发明解决了输电线路的局部放电诊断问题，在不同频率数据和不同卷积核的设置下取得了较好的效果。

本发明授权一种输电线局部放电检测方法在权利要求书中公布了：1.一种输电线局部放电检测方法，其特征在于，包含以下步骤： S1、获取原始输电线电气信号，划分为训练样本和测试样本； S2、向多尺度一维卷积神经网络批量输入训练样本，设定阈值，设置尺度一维卷积神经网络结构及其卷积核大小，逐层前向传播获得训练样本的特征，获得实际输出，并计算得到期望输出和实际输出的误差； S3、误差由S1中多尺度一维卷积神经网络的输出逐层反向传播至输入，更新网络参数； S4、重复步骤S2和S3，直到完成所有训练样本，计算多尺度一维卷积神经网络在测试样本上的精度，若精度大于设定阈值，则获得理想网络，否则返回步骤S2； S5、输出理想网络在测试样本上的精度； 所述S2包含以下内容： 原始输电线电气信号的单个样本长度为T，相位为p，其由列向量表示为： φp[1:T]＝[φp,1；φp,2；...,φp,T]； 最大池化层执行步长大小为d的子采样，最大池化层的输入为X，输出为MpX，MpX的第t个元素为MptX＝maxXdt-1+i,1≤i≤a，其中a为池化大小； 具有Relu激活函数的一维卷积神经网络层的输入为Y，输出表示为ConvY，ConvY的第t个元素为其中c为卷积核的大小，ωi为卷核的第i个权重，bt为卷积层输出的第t个元素的偏差； Relu激活函数为：Relux＝max0,x，其函数的运行规则是在0和x之间取最大值； 展平层通过使用Relu激活函数将三相信号连接成一维向量；全连接层中的每个神经元与前一层中的所有神经元全连接，以在卷积神经网络层或池化层中依据类别的不同对局部信息进行整合。

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