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龙图腾网获悉国网甘肃省电力公司临夏供电公司申请的专利基于概率分布的GIS异物放电可靠性分析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：CN121613278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610140755.4，技术领域涉及：G01R31/12；该发明授权基于概率分布的GIS异物放电可靠性分析方法及系统是由文冬;宋夏兰;马剑冬;方志文;马虎;徐燕虎;王久元辰;蔡虎;李华明;白鑫;张雯;赵小卫;李海鹏;王一帆设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于概率分布的GIS异物放电可靠性分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于概率分布的GIS异物放电可靠性分析方法及系统，属于可靠性评估技术领域，其方法具体包括：获取GIS设备内部的放电相关多源感知数据，构建GIS设备内部三维结构的放电概率图像，建立概率分布模型，并基于所述概率分布模型，提取放电风险特征参数，在不同运行工况或时间序列下，对所述放电概率图像进行对齐与演化分析，将演化分析结果与GIS历史放电失效样本进行关联映射，得到演化关联关系，综合概率分布模型、放电风险特征参数及演化关联关系，输出对应的GIS异物放电可靠性评估结果；本申请能够在统一空间框架下描述异物放电的不确定性与分布特征，增强对复杂异物放电场景的适应能力。

本发明授权基于概率分布的GIS异物放电可靠性分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于概率分布的GIS异物放电可靠性分析方法，其特征在于，包括： 获取GIS设备内部的放电相关多源感知数据，基于所述多源感知数据，构建GIS设备内部三维结构的放电概率图像，其中每一体素对应一个异物存在及其诱发放电的概率表征值，所述多源感知数据包括局部放电信号、超声信号和或电磁辐射信号； 对所述放电概率图像中的体素概率值进行统计分析，建立概率分布模型，并基于所述概率分布模型，提取放电风险特征参数，所述放电风险特征参数包括空间聚集度特征参数、概率梯度变化率特征参数和概率熵特征参数； 在不同运行工况或时间序列下，对所述放电概率图像进行对齐与演化分析，将演化分析结果与GIS历史放电失效样本进行关联映射，得到演化关联关系； 综合概率分布模型、放电风险特征参数及演化关联关系，计算GIS异物放电的综合可靠性指标，并根据所述综合可靠性指标与预设的可靠性分级阈值，输出对应的GIS异物放电可靠性评估结果； 所述获取GIS设备内部的放电相关多源感知数据，基于所述多源感知数据，构建GIS设备内部三维结构的放电概率图像，包括： 在预设采样窗口内获取GIS设备内部的放电相关多源感知数据，包括局部放电信号、超声信号和或电磁辐射信号，并为各源信号附加统一的时间标识与采样条件标识； 基于所述时间标识，对各源信号进行事件片段划分，并将满足预设重叠规则的不同源事件片段组成跨模态事件集合，其中所述跨模态事件集合中的每一事件片段均保留对应的源别标识与片段索引； 读取或生成与GIS设备内部结构对应的三维坐标系，基于所述三维坐标系对所述跨模态事件集合分别进行空间映射，得到与所述三维坐标系相关联的候选空间单元集合，所述候选空间单元为体素单元或由体素单元聚合形成的体元单元； 对同一跨模态事件集合在不同源别下得到的候选空间单元集合进行一致性筛选，输出门控后的空间单元集合； 以门控后的空间单元集合作为概率赋值对象，依据所述跨模态事件集合中各源事件片段的源别标识与片段索引，向对应体素单元写入异物存在及其诱发放电的概率表征值，并将所述体素单元按照所述三维坐标系进行排列，生成放电概率图像。

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