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龙图腾网获悉西安交通大学;国网陕西省电力有限公司电力科学研究院;国网陕西省电力有限公司申请的专利一种基于特高频信号的GIS局部放电故障诊断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：CN115586406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211196898.5，技术领域涉及：G01R31/12；该发明授权一种基于特高频信号的GIS局部放电故障诊断方法及系统是由荆乾震;王艳新;闫静;王建华;耿英三;徐卓凡;牛博;杨鼎革设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特高频信号的GIS局部放电故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于特高频信号的GIS局部放电故障诊断方法及系统，首先获取实验室中GIS绝缘缺陷模拟故障样本、现场故障样本以及环境噪声干扰样本；然后将其3D体积与各向异性探测核进行卷积以投射到2D，添加一个深度体积卷积神经网络结构来对二维投影进行诊断；接着基于所述样本对自编码器模型进行无监督训练，并利用所述自编码器模型所得的模型参数初始化深度体积卷积神经网络模型的卷积层初始参数，利用BP算法和随机梯度下降法对所述深度卷积神经网络模型的参数进行迭代更新，得到最优化参数；采用体积卷积神经网络进行故障诊断，有效的避免了人工特征工程及3D图像的灰度处理过程，与传统机器学习算法相比，提高了诊断的速度和故障识别率。

本发明授权一种基于特高频信号的GIS局部放电故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特高频信号的GIS局部放电诊断方法，其特征在于，包括以下几个步骤： 步骤1获取GIS局部放电特高频信号样本； 步骤2对GIS局部放电特高频信号进行处理； 特高频信号处理是指对检测到的特高频信号进行相位域的分析PRPD，PRPD模式描述了φ-q-n，放电相位φ，放电量幅值q，放电次数n，三者之间的关系，将φ和q划分成若干个小区间，在φ-q平面上形成若干网格，统计每个网格内放电次数，从而获得φ-q-n模式三维图谱； 步骤3构造深度体积卷积神经网络模型； 深度体积卷积神经网络模型至少包括1个输入层、至少两个体积卷积层和对应的两个池化层、至少两个全连接层以及1个输出softmax分类层； 体积卷积神经网络通过将其3D体积与各向异性探测核进行卷积，将其投射到2D，内核实现编码点之间的长期交互作用，然后添加一个图像卷积神经网络来对二维投影进行分类，注意投影模块和图像分类模块的训练是端到端的； 步骤4通过GIS局部放电特高频信号样本训练深度体积卷积神经网络； 步骤5采用训练好的深度体积卷积神经网络对待诊断的信号进行局部放电故障诊断。

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