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龙图腾网获悉四川华电金川水电开发有限公司申请的专利基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷识别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：CN120782772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511284677.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷识别方法是由章天际;徐刚;万鹏伟;彭飞;刘伟;何江;李龙;邓凡;王俊设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷识别方法，涉及绝缘子缺陷识别技术领域，旨在解决现有识别方法在光伏波动工况下识别精度低的技术问题，包括以下步骤：S1.多模态数据采集：同步采集输电线路绝缘子的图像数据、线路谐波时序数据、绝缘子介损值数据及光伏功率波动数据；S2.数据预处理：对图像数据进行场景自适应增强，对谐波时序数据进行波动关联干扰过滤，得到预处理后的数据；S3.深度学习模型构建与训练：构建含功率波动‑特征敏感度映射机制的动态权重融合深度学习模型，采用跨场景、跨组件类型的标注样本对模型进行训练。本发明具有提升光伏场站绝缘子缺陷识别准确率的优点。

本发明授权基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.多模态数据采集：同步采集输电线路绝缘子的图像数据、线路谐波时序数据、绝缘子介损值数据及光伏功率波动数据； S2.数据预处理：对图像数据进行场景自适应增强，对谐波时序数据进行波动关联干扰过滤，得到预处理后的数据； S3.深度学习模型构建与训练：构建含功率波动-特征敏感度映射机制的动态权重融合深度学习模型，采用跨场景、跨组件类型的标注样本对模型进行训练； S4.缺陷识别与结果输出：将预处理后的数据及实时光伏功率波动数据输入训练完成的模型，输出绝缘子缺陷识别结果及缺陷-工况关联分析报告； 所述步骤S1中的多模态数据采集具体包括： S11.采集输电线路绝缘子的可见光图像、红外热成像图像及紫外光谱图像；其中，可见光图像用于初步识别表面缺陷，红外热成像图像用于定位温度异常区域，紫外光谱图像用于捕捉隐蔽缺陷对应的微弱电晕信号； S12.采集对应输电线路的谐波时序数据，所述谐波时序数据包含多频次谐波的实时含量、波动频率及谐波相位特征； S13.采集绝缘子的介损值数据，所述介损值数据包括不同环境条件下的介损变化曲线； S14.采集光伏逆变器输出的功率波动数据，所述功率波动数据包括功率变化率、波动持续时间及波动周期特征； 为量化表征光伏功率波动程度，定义无量纲功率波动系数用于后续数据处理与模型权重调整，其计算方式如下： ； 其中，表示功率波动系数，用于量化表征光伏功率在采集周期内的平均波动程度，是后续数据处理、模型权重调整的核心工况参数； 表示数据采集周期，用于计算的功率数据采集时长，需覆盖一个完整的功率波动周期，确保数据代表性； 表示时间变量，表示采集周期内的任意时刻，用于遍历整个采集过程中的所有采样点； 表示功率采样间隔，表示相邻两次采集光伏功率数据的时间间隔； 表示时刻光伏输出功率，表示光伏逆变器在时刻的实际输出功率，直接反映该时刻的光伏发电工况； 表示时刻光伏输出功率，表示与相邻的下一个采样时刻的输出功率，用于计算相邻时刻的功率差值； 表示采集周期内的平均功率，表示采集周期内所有采样时刻功率的平均值，反映该周期内光伏发电的平均水平； 表示定积分符号，表示对被积函数在时间区间内进行积分，即累加该区间内被积函数的所有瞬时值，得到总累积量； 表示绝对值符号，表示对括号内的功率变化率取绝对值，消除正负方向差异，仅保留波动幅度； 所述步骤S4中的“缺陷识别与结果输出”具体包括： S41.输出绝缘子缺陷识别结果，包括缺陷类型、缺陷位置坐标、缺陷严重度等级及置信度； S42.输出缺陷-工况关联分析报告：分析缺陷与光伏功率波动、谐波特征、环境参数的关联关系； S43.当缺陷置信度达到预设置信度阈值，且严重度等级达到预设等级时，自动触发分级应急响应：对应等级缺陷推送适配的运维提醒或报警信号，并将缺陷数据推送至远程运维平台，确保应急响应时间满足运维需求； 基于缺陷判定指数与注意力权重，定义缺陷应急响应优先级，实现分级响应的量化决策。

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