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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利一种融合多类型传感器的环网柜故障诊断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：CN114462568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202111616272.0，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种融合多类型传感器的环网柜故障诊断方法是由潘建兵;郝钰;邓志祥;胡柳;徐在德;刘洋;范瑞祥;周求宽;余延武;余杰设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多类型传感器的环网柜故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合多类型传感器的环网柜故障诊断方法，包括，混合模型构建：搭建环网柜典型故障模拟实验平台进行故障模拟，在故障模拟过程中，采用UHF传感器、烟感传感器、水浸传感器进行数据采集；进行故障特征提取，并进行模型参数训练；实际采集环网柜数据；在UHF传感器边缘进行数据预处理；将UHF提取到的特征、烟雾传感器上传的数据值、水浸传感器上传的数据值作为特征数据，输入已训练好的混合模型，最后输出故障类型诊断值。本发明采用传感器边缘与后台相结合的混合模型数据处理及诊断方法，减少了数据传输压力，提高了在线系统故障诊断率，为环网柜的运行状态评估提供了理论基础。

本发明授权一种融合多类型传感器的环网柜故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多类型传感器的环网柜故障诊断方法，其特征在于，包括实验室模型构建模块、传感器数据边缘处理模块、后台服务融合中心处理模块；实验室模型构建模块构建的混合模型用于后台服务融合中心，传感器数据边缘处理模块处理后的数据通过无线传输到后台服务融合中心；步骤如下： S1、混合模型构建：搭建环网柜典型故障模拟实验平台进行故障模拟，在故障模拟过程中，采用UHF传感器、烟感传感器、水浸传感器进行数据采集；基于典型故障采集到的局部放电信息、烟雾传感器值、水浸传感器值进行故障特征提取；基于Stacking进行混合模型训练：基础模型包括BP神经网络、概率神经网络、LSTM网络，训练得到混合模型，次级学习器选用线性回归模型对进行最终的结果诊断；混合模型训练过程如下： a.将采集到的数据分为训练集、测试集，将训练集分成固定的份数； b.使用交叉验证法进行基础模型训练，依次选取训练集作为验证集，进行基础模型训练，再根据测试集进行预测，这样会训练得到与训练集相同份数的新数据predictions和测试集上的一份预测值； c.将每个基础模型得到的数据进行平均值计算，得到新的训练集Train; d.将新的训练集Train和得到的预测值输入线性回归模型进行模型训练，建立线性回归模型; S2、监测数据采集：使用UHF传感器、烟感传感器、水浸传感器采集环网柜数据，得到1s的数据Ui； S3、数据预处理：在UHF传感器边缘进行数据预处理，首先基于信息散度进行数据的异常初步诊断；对初步判断为异常的数据进行数据长度划分并基于LSTM网络进行特征提取；烟感传感器、水浸传感器分别取数据的最大值，通过无线网络传输到所述后台服务融合中心； S4、通过混合模型诊断故障类型：将UHF提取到的特征、烟雾传感器上传的数据值、水浸传感器上传的数据值作为特征数据，输入已训练好的混合模型，最后输出故障类型诊断值。

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