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龙图腾网获悉北京金冠智能电气科技有限公司;金冠电气股份有限公司申请的专利一种高压复合避雷器绝缘状态检测方法及装置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：CN120256986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510732577.X，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种高压复合避雷器绝缘状态检测方法及装置是由徐学亭;朱倍倍;翟鹏飞;刘亚芸;岳康乐;王强强;张飞;艾三;常鹏;刘万兆;胡超;尚林坡;朱红岩;段钧洋设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高压复合避雷器绝缘状态检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种高压复合避雷器绝缘状态检测方法及装置，属于避雷器检测技术领域，该方法包括：获取目标数据，目标数据为待检测的高压复合避雷器的当前电气数据；基于目标分类模型对目标数据进行分类处理，其中，第一数据集是通过以下方式得到的：基于目标聚类算法对第二数据集中的数据进行聚类处理，得到聚类结果，基于聚类结果中各个边界点所在簇的簇半径和各个边界点与其所在簇的聚类中心的距离从各个边界点中确定非典型类绝缘数据点；基于噪声类绝缘数据点和非典型类绝缘数据点对第二数据集进行筛选，将筛选后的数据集作为第一数据集。本申请可以提升避雷器绝缘检测模型的训练集的数据质量，进而提升避雷器绝缘检测的准确性。

本发明授权一种高压复合避雷器绝缘状态检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种高压复合避雷器绝缘状态检测方法，其特征在于，包括： 获取目标数据，所述目标数据为待检测的高压复合避雷器的当前电气数据； 基于目标分类模型对所述目标数据进行分类处理，得到分类结果，所述分类结果中包括：待检测的高压复合避雷器当前的绝缘状态信息； 其中，所述目标分类模型为基于第一数据集训练得到的； 其中，所述第一数据集是通过以下方式得到的： 基于目标聚类算法对第二数据集中的数据进行聚类处理，得到聚类结果，所述第二数据集包括多个高压复合避雷器分别对应的历史电气数据以及各自对应的绝缘状态信息，所述聚类结果中包括：噪声类绝缘数据点； 基于聚类结果中各个边界点所在簇的簇半径和所述各个边界点与其所在簇的聚类中心的距离从各个边界点中确定非典型类绝缘数据点；所述非典型类绝缘数据点对应的数据为第二数据集中的不符合预设故障模式的数据； 基于所述噪声类绝缘数据点和所述非典型类绝缘数据点对所述第二数据集进行筛选，基于筛选后的数据集确定所述第一数据集； 所述基于聚类结果中各个边界点所在簇的簇半径和所述各个边界点与其所在簇的聚类中心的距离从各个边界点中确定非典型类绝缘数据点，包括： 针对每个边界点，基于该边界点所在簇的簇半径和该边界点的距离，对从各个边界点中确定疑似非典型类绝缘数据点；任一边界点的距离为该边界点与其所在簇的聚类中心之间的距离；所述疑似非典型类绝缘数据点属于非典型类绝缘数据点的概率大于预设阈值； 响应于所述疑似非典型类绝缘数据点所在簇中数据点的数量大于预设数量，将所述疑似非典型类绝缘数据点确定为所述非典型类绝缘数据点； 所述基于该边界点所在簇的簇半径和该边界点的距离，对从各个边界点中确定疑似非典型类绝缘数据点，包括： 响应于该边界点所在簇的簇半径小于预设半径，且该边界点与其所在簇的聚类中心的距离大于第一距离，将该边界点确定为疑似非典型类绝缘数据点； 响应于该边界点所在簇的簇半径大于或者等于所述预设半径，且该边界点与其所在簇的聚类中心的距离大于第二距离，将该边界点确定为疑似非典型类绝缘数据点； 其中，所述第一距离小于所述第二距离。

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