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龙图腾网获悉国网河北能源技术服务有限公司;国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利一种开关柜局放模式的预测方法及装置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：CN116304786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211538131.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种开关柜局放模式的预测方法及装置是由路士杰;庞先海;刘宏亮;董驰;顾朝敏;李天辉设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种开关柜局放模式的预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种开关柜局放模式的预测方法及装置。该预测方法包括：获取开关柜的多个局放信号；并基于局放信号筛选模型，对多个局放信号进行筛选，得到可预测局放信号和不可预测局放信号；基于原始局放模式识别模型，对可预测局放信号进行预测，得到可预测局放信号的局放模式，并标注不可预测局放信号对应的局放模式；基于多个局放信号，以及各局放信号对应的局放模式，生成样本扩充后的识别训练样本；基于样本扩充后的识别训练样本，对原始局放模式识别模型进行重新训练，得到重训练局放模式识别模型，基于重训练局放模式识别模型对开关柜的实时局放信号进行预测。本发明能够提高局放模式识别模型识别准确度，保证开关柜安全运行。

本发明授权一种开关柜局放模式的预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种开关柜局放模式的预测方法，其特征在于，包括： 获取开关柜的多个局放信号；并基于局放信号筛选模型，对所述多个局放信号进行筛选，得到可预测局放信号和不可预测局放信号； 基于原始局放模式识别模型，对可预测局放信号进行预测，得到可预测局放信号的局放模式，并标注所述不可预测局放信号对应的局放模式； 基于所述多个局放信号，以及各局放信号对应的局放模式，生成样本扩充后的识别训练样本； 基于所述样本扩充后的识别训练样本，对所述原始局放模式识别模型进行重新训练，得到重训练局放模式识别模型，基于所述重训练局放模式识别模型对开关柜的实时局放信号进行预测； 所述基于局放信号筛选模型，对所述多个局放信号进行筛选，得到可预测局放信号和不可预测局放信号，之前还包括：获取历史时期内开关柜的历史局放信号，所述历史局放信号包括第一局放信号和第二局放信号，所述第一局放信号为所述原始局放模式识别模型可以识别的局放信号，所述第二局放信号为所述原始局放模式识别模型不可识别的局放信号；基于所述原始局放模式识别模型，对所述历史局放信号进行特征分析，得到各历史局放信号的特征图，其中，每个历史局放信号的特征图包括所述原始局放模式识别模型的各卷积层输出的特征图和神经网络层输出的特征图；基于所述各历史局放信号的特征图，和所述历史局放信号是否可识别，生成筛选训练样本；基于所述筛选训练样本对预先设置的卷积神经网络模型，训练得到所述局放信号筛选模型，包括：步骤一，将所述各筛选训练样本中的特征图输入到所述卷积神经网络模型的输入层，得到融合特征图；所述融合特征图用于表征单个特征图的特征，或，多个特征图的融合特征；所述预先设置的卷积神经网络模型包括输入层，注意力模块、第一卷积神经网络、第二卷积神经网络和输出层；步骤二，将所述融合特征图，经所述第一卷积神经网络计算输出所述融合特征图的特征矩阵；步骤三，基于所述注意力模块，生成注意力矩阵；所述注意力矩阵用于提高所述融合特征图的特征矩阵中重要特征的权重；步骤四，基于所述注意力矩阵，和所述融合特征图的特征矩阵进行转换，得到特征映射矩阵；步骤五，将所述特征映射矩阵输入所述第二卷积神经网络，并经输出层输出筛选结果，其中，特征图的筛选结果包括该特征图对应的局放信号可识别或该特征图对应的局放信号不可识别；步骤六，基于所述筛选结果和所述筛选结果对应的筛选训练样本，计算本次迭代训练过程的损失函数；步骤七，若所述损失函数达到预设条件，或，迭代次数到达最大迭代次数，则退出训练过程，得到局放信号筛选模型；否则，更新注意力模块、第一卷积神经网络和第二卷积神经网络中的参数，重复执行所述步骤二至步骤七，直至退出训练过程。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网河北能源技术服务有限公司;国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司，其通讯地址为：050000 河北省石家庄市高新区兴安大街200号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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