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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司申请的专利基于多模态机器学习的二次交流回路绝缘监视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：CN119125788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411088311.8，技术领域涉及：G01R31/12；该发明授权基于多模态机器学习的二次交流回路绝缘监视方法及系统是由李琛;魏扬;李猛;吴修韩;曾帅;孙悦;沈红万;仝浩阳设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态机器学习的二次交流回路绝缘监视方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电路自动化检测技术领域，具体提供一种基于多模态机器学习的二次交流回路绝缘监视方法及系统，包括：对二次回路绝缘缺陷故障产生的高频脉冲电流信号通过多元变分模态分解进行处理，得到不同模态下故障信号的时频域特征；选取故障诊断的特征参数，利用局部线性嵌入算法将故障时域重构信号、故障频域重构信号的特征参数进行降维，将降维后的历史故障时频特征向量和实时故障时频特征向量分别作为训练集和测试集，通过支持向量机算法进行分类，分类后得到故障类型和各故障类型的故障率。该方法和系统利用二次回路发生绝缘缺陷时会发生局部放电，而局部放电会产生高频脉冲电流信号，通过提取故障信号特征来分析二次回路绝缘状态。

本发明授权基于多模态机器学习的二次交流回路绝缘监视方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态机器学习的二次交流回路绝缘监视方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对二次回路绝缘缺陷故障产生的高频脉冲电流信号通过多元变分模态分解进行处理，得到不同模态下故障信号的时频域特征，先对高频脉冲电流信号的时域信号进行多元变分模态分解，再将分解后产生的不同模态时域信号进行快速傅里叶变换处理，得到对应的频域模态； 包括以下步骤： S101、将二次回路故障时域信号X’作为输入信号，设置初始条件，，其中为模态参数，为惩罚因子； S102、对故障时域信号X’进行多元变分模态分解，分解得到K个本征模态函数，叠加各个本征模态函数为重组信号Y’； S103、计算故障时域信号X’与重组信号Y’的Pearson相关系数，判断皮尔逊相关系数与0.95的大小，皮尔逊相关系数的表达式为： ； 其中，表示皮尔逊相关系数，和分别表示故障时域信号X’与重组信号Y’的标准差，为故障时域信号X’与重组信号Y’的协方差； S104、当时，输出故障时域重构信号Y1，同时将重构信号Y1的各个本征模态函数利用快速傅里叶变换得到对应的故障频域重构信号Y2； 若，重新将故障时域信号X’进行多元变分模态分解处理，直至； S2、选取高频脉冲电流的时域信号的偏斜度、峭度以及频域信号的幅值、频率分布作为故障诊断的特征参数，利用局部线性嵌入算法将步骤S1中的故障时域重构信号、故障频域重构信号的特征参数进行降维； S3、将降维后的历史故障时频特征向量作为训练集，将降维后的实时故障时频特征向量作为测试集，通过支持向量机算法进行分类，分类后得到故障类型和各故障类型的故障率，故障类型包括断线接地短路、绝缘层老化损坏和接线端子松动脱落。

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