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龙图腾网获悉中山康宝特电力科技有限公司申请的专利基于深度学习的局部放电监测预警系统及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：CN120214517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510439903.8，技术领域涉及：G01R31/12；该发明授权基于深度学习的局部放电监测预警系统及方法是由黄蕾;黄健勇设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的局部放电监测预警系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的局部放电监测预警系统及方法，涉及局部放电监测技术领域，该系统公开了局部放电监测模块、放电预警步骤启动模块、局部放电深度预警模块，本发明不仅有效减少电气设备中局部放电监测传感器的安装数量，且便于保证后续局部放电监测传感器的维护便捷性以及维护成本，通过低成本部署、多维度监测、智能化分析，解决了传统局部放电监测误判率高、实时性差、维护复杂的难题，为电气设备全生命周期管理提供了高效解决方案。

本发明授权基于深度学习的局部放电监测预警系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的局部放电监测预警系统，其特征在于，包括局部放电监测模块、放电预警步骤启动模块、局部放电深度预警模块； 所述局部放电监测模块，确定局部放电监测所针对的电气设备，在电气设备内安装各类型的局部放电监测传感器，构建关于电气设备的设备局部放电监测模型； 所述放电预警步骤启动模块，定期确定电气设备的局部放电显象指数，基于局部放电显象指数判定是否启动局部放电预警步骤； 电气设备的局部放电显象指数，定期确定过程如下：获取各类型局部放电监测传感器的监测数据特征，将各类型局部放电监测传感器的监测数据特征以特征集的方式组合为监测数据特征集合，将监测数据特征集合作为局部放电显象深度学习模型的输入数据，输出得到该电气设备的局部放电显象指数； 所述局部放电深度预警模块，当启动局部放电预警步骤后，控制设备局部放电监测模型完成多次局部放电监测相同显象模拟，进而确定电气设备的局部放电预警指数，基于局部放电预警指数确定电气设备的局部放电预警级别，并生成电气设备中部件的局部放电筛查次序； 确定电气设备的局部放电预警指数：确定每次局部放电监测相同显象模拟后设备局部放电监测模型中各部件的细化部件局部放电指数，获取各部件的综合局部放电指数，设定综合局部放电上指数与综合局部放电下指数，当综合局部放电指数大于等于综合局部放电上指数，将局部放电意外部件的数量增加一个，将局部放电意外部件的总数量标记为，当综合局部放电指数小于等于综合局部放电下指数，将局部放电稳定部件的数量增加一个，将局部放电稳定部件的总数量标记为，当综合局部放电指数介于综合局部放电上指数与综合局部放电下指数之间时，将对应的部件标记为意外稳定徘徊部件，基于局部放电意外部件的总数量、局部放电稳定部件的总数量以及意外稳定徘徊部件的总数量确定电气设备的局部放电预警指数； 部件的综合局部放电指数，具体获取过程如下：选择一个部件，获取每次局部放电监测相同显象模拟后设备局部放电监测模型中该部件的细化部件局部放电指数，将所有细化部件局部放电指数进行求和均值计算，计算得到平均细化部件局部放电指数，将所有细化部件局部放电指数进行两两比对，将比对的两个细化部件局部放电指数进行绝对差值计算，计算得到部件局部放电摇摆指数，将所有部件局部放电摇摆指数进行求和均值计算，计算得到平均部件局部放电摇摆指数，基于平均细化部件局部放电指数与平均部件局部放电摇摆指数确定该部件的综合局部放电指数； 控制设备局部放电监测模型完成一次局部放电监测相同显象模拟，具体为：随机对设备局部放电监测模型中部件的关键运行参数进行调整，调整完成后，控制设备局部放电监测模型进行一个局部放电监测预警周期的模拟运行，模拟过程中，各虚拟监测点对相应类型的局部放电监测数据进行实时采集，模拟结束后，获取各虚拟监测点的监测数据特征，进而确定各虚拟监测点的监测近似指数，将各虚拟监测点的监测近似指数进行求和均值计算，计算得到平均监测近似指数，设定平均监测近似阈指数，当平均监测近似指数大于等于平均监测近似阈指数，表示设备局部放电监测模型完成一次局部放电监测相同显象模拟； 虚拟监测点的监测近似指数，具体确定过程如下：选择一个虚拟监测点，获取该虚拟监测点对应局部放电监测传感器的监测数据特征，将虚拟监测点的监测数据特征与局部放电监测传感器的监测数据特征组合为一个监测特征比较集合，确定局部放电监测传感器的类型，获取该类型局部放电监测传感器的监测特征比较模型，将监测特征比较集合作为监测特征比较模型的输入数据，监测特征比较模型输出得到该虚拟监测点的监测近似指数。

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