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龙图腾网获悉江苏利得智能监测科技有限公司申请的专利基于深度学习的氧化锌避雷器泄漏电流在线监测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：CN121164704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511316473.7，技术领域涉及：G01R19/25；该发明授权基于深度学习的氧化锌避雷器泄漏电流在线监测方法是由曹立峰设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的氧化锌避雷器泄漏电流在线监测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氧化锌避雷器泄漏电流在线监测方法，生成具有工况鲁棒性的预处理信号序列；将通道耦合特征与双通道输入信号组合形成双通道输入张量；构建双通道自编码网络框架，并将双通道输入张量划分为训练数据集与验证数据集；输入新的双通道输入信号，输出通道A重构信号、通道B重构信号及对应潜变量向量；计算通道重构残差、潜变量偏移量以及通道一致性度量，组合生成异常评分向量；获得参数后验集合；形成在线优化参数集合，利用在线优化参数集合对异常评分向量进行阈值判定，输出带置信区间的异常识别结果并触发分级告警指令。本发明有效降低因电网暂态、EMI、工况扰动非异常干扰导致的假异常率。

本发明授权基于深度学习的氧化锌避雷器泄漏电流在线监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的氧化锌避雷器泄漏电流在线监测方法，其特征在于，包括： 采集氧化锌避雷器运行电压与基座电流的同步测量数据，并进行预处理，生成具有工况鲁棒性的预处理信号序列； 按照阻性泄漏机理与谐波畸变机理将预处理信号序列映射为双通道输入信号，并将通道耦合特征与双通道输入信号组合形成双通道输入张量； 构建双通道自编码网络框架，并将双通道输入张量划分为训练数据集与验证数据集； 基于训练数据集对应的健康工况样本，训练双通道自编码网络，将训练完成的双通道自编码网络部署至在线识别端，输入新的双通道输入信号，输出通道A重构信号、通道B重构信号及对应潜变量向量； 依据通道A重构信号、通道B重构信号与潜变量向量，计算通道重构残差、潜变量偏移量以及通道一致性度量，组合生成异常评分向量； 建立参数先验集合，对双通道自编码网络结构参数、损失权重参数、环境补偿参数与异常告警阈值参数进行概率建模，将异常评分向量与参数先验集合输入变分贝叶斯优化模块，获得参数后验集合； 依据参数后验集合与期望效用函数，更新双通道自编码网络结构参数，形成在线优化参数集合，利用在线优化参数集合对异常评分向量进行阈值判定，输出带置信区间的异常识别结果并触发分级告警指令。

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