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龙图腾网获悉南京导纳能科技有限公司申请的专利基于I-GWO-DNN的避雷器状态评价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：CN120493135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510977548.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于I-GWO-DNN的避雷器状态评价方法及系统是由韩月;曹玉杰;李超;李瑞彬;樊威;郭磊;施朋;韦海荣;吴有文设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于I-GWO-DNN的避雷器状态评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于I‑GWO‑DNN的避雷器状态评价方法及系统，包括以下步骤：采集避雷器数据，构建避雷器数据集；构建深层神经网络模型并初始化；建立I‑Sine混沌映射模型，并初始化灰狼优化算法种群参数，采用基于I‑Sine混沌映射模型的灰狼优化算法对深层神经网络模型的权值、阈值进行寻优；根据寻优得到的权值、阈值，采用数据集进行深层神经网络模型训练，将待测试的避雷器数据输入训练好的深层神经网络模型，得到状态评价结果。本发明能够切实保障避雷器稳健运行的持续性，同时减少避雷器维护与管理的经济成本。

本发明授权基于I-GWO-DNN的避雷器状态评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于I‑GWO‑DNN的避雷器状态评价方法，其特征在于，包括步骤： 步骤1：采集避雷器数据，构建避雷器数据集，所述避雷器数据包括全电流、阻性电流、三次谐波电流有效值、温度、湿度、表面污秽程度和绝缘状态评价； 步骤2：构建深层神经网络模型并初始化； 步骤3：建立I‑Sine混沌映射模型，并初始化灰狼优化算法种群参数，采用基于I‑Sine混沌映射模型的灰狼优化算法对深层神经网络模型的权值、阈值进行寻优； 所述I‑Sine混沌映射模型为： ； 其中，为随机产生的种群个体，r为0到4之间的随机数，为Sine混沌映射重新初始化的种群个体； 所述灰狼优化算法中收敛因子更新为： ； 其中，T_max为最大迭代次数，t表示第t次迭代； 所述灰狼优化算法的局部开发过程中狼的位置为： ； ； ；其中，种群中适应度值最优解为α狼，其位置信息保存为，第二和第三最优解分别表示为β狼和δ狼，位置信息分别为和，、、分别为α狼、β狼和δ狼与当前灰狼个体之间位置的距离向量，、、分别表示受α狼、β狼和δ狼影响的位置信息，μ为比例系数，表示下一次迭代灰狼的新位置，A为控制向量，C为权重向量； 步骤4：根据寻优得到的权值、阈值，采用数据集进行深层神经网络模型训练，将待测试的避雷器数据输入训练好的深层神经网络模型，得到状态评价结果。

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