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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基于声纹分析的配电网电缆接头故障监测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：CN121114873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511648096.7，技术领域涉及：G01R31/69；该发明授权一种基于声纹分析的配电网电缆接头故障监测方法及系统是由倪安安;夏催强;黄琳圣;李堂明;陈子豪;顾美娜;顾悦;闫贻鹏;郑真;韩万里;李夏琼;丁宇凡;张晗;方静设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声纹分析的配电网电缆接头故障监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于声纹分析的配电网电缆接头故障监测方法及系统，涉及配电网技术领域，该方法包括：基于电缆接头区域在预设时区内的预测材料状态信息和预测场景状态信息进行局部放电故障监测的监测紧急度评价，设定适配识别时长；以最大化故障识别精度和逼近适配识别时长为方案寻优目标，输出最优故障识别方案；定期获取所述电缆接头区域的原始声学信号，并按照所述最优故障识别方案对所述原始声学信号进行信号处理和故障识别，输出故障监测结果。解决了现有电缆接头故障识别方案缺乏动态调整机制，无法根据设备实时状态与运行环境动态调整，导致检测效率低、漏检率高以及无法实时监测的技术问题。

本发明授权一种基于声纹分析的配电网电缆接头故障监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于声纹分析的配电网电缆接头故障监测方法，其特征在于，方法包括： 基于电缆接头区域在预设时区内的预测材料状态信息和预测场景状态信息进行局部放电故障监测的监测紧急度评价，根据紧急度评价结果设定适配识别时长； 以最大化故障识别精度和逼近所述适配识别时长为方案寻优目标，对所述预设时区内的声学信号处理策略和故障识别策略进行迭代优化搜索，输出最优故障识别方案； 在所述预设时区内，通过声学传感器进行连续采样，定期获取所述电缆接头区域的原始声学信号，并按照所述最优故障识别方案对所述原始声学信号进行信号处理和故障识别，输出故障监测结果； 其中，基于电缆接头区域在预设时区内的预测材料状态信息和预测场景状态信息进行局部放电故障监测的监测紧急度评价，包括： 基于电缆接头区域的巡检数据，获取历史时间范围内的材料老化指数序列，并提取最近一次巡检时的材料老化指数设为第一材料老化指数； 根据所述材料老化指数序列分析得到材料老化趋势系数，根据所述材料老化趋势系数和第一材料老化指数预测得到预设时区内的预测材料老化指数均值，作为预测材料状态信息； 获取电缆接头区域在预设时区内的预测电流负载序列、预测温度序列和预测湿度序列； 分别对所述预测电流负载序列、预测温度序列和预测湿度序列进行计算和特征提取，获取预测电流最大负载、预测电流负载均值、预测电流负载波动系数、预测最大温度、预测温度均值、预测温度波动系数、预测最大湿度、预测湿度均值和预测湿度波动系数，作为预测场景状态信息； 基于深度学习模型构建电缆接头区域的监测紧急度评价插件，根据所述预测材料状态信息和预测场景状态信息进行局部放电故障监测的监测紧急度评价，输出预测监测紧急度作为紧急度评价结果； 其中，以最大化故障识别精度和逼近所述适配识别时长为方案寻优目标，对所述预设时区内的声学信号处理策略和故障识别策略进行迭代优化搜索，输出最优故障识别方案，包括： 获取声学信号处理后的若干个声学指标，基于所述若干个声学指标进行排列组合，得到多个声学指标选取方案； 基于所述多个声学指标选取方案分别构建多个故障识别通道，其中，每个故障识别通道均包括Q个故障识别分支； 基于所述多个声学指标选取方案和多个故障识别通道，以最大化故障识别精度和逼近所述适配识别时长为方案寻优目标，对所述预设时区内的声学信号处理策略和故障识别策略进行迭代优化搜索，输出最优故障识别方案。

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