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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司南昌供电分公司;国网江西省电力有限公司;国网江西省电力有限公司电力科学研究院;华北电力大学;清华四川能源互联网研究院申请的专利X射线激励超特高压组合电器的最佳参数确定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：CN121682147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610195511.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权X射线激励超特高压组合电器的最佳参数确定方法及系统是由吴诗优;鄢文清;程梦盈;肖礼荣;龙国华;郑书生;丁登伟;霍宇鹏设计研发完成，并于2026-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本X射线激励超特高压组合电器的最佳参数确定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种X射线激励超特高压组合电器的最佳参数确定方法及系统，涉及超特高压电气设备检测技术领域。方法包括：远程操作X射线机并计算局部放电强度；针对当前照射位置，逐步调节管电压和管电流，基于局部放电强度与辐射剂量率变化率的量化关系动态优化参数，记录最优参数；改变位置重复参数优化，构建数据集训练优化后的BP神经网络模型，以预测最佳照射位置。优化后的BP神经网络采用改进麻雀搜索算法优化初始权重与阈值，结合贝叶斯优化学习率和隐藏节点数。本发明实现了激励参数与照射位置的精准优化，兼顾检测准确性与安全性，提升了最佳照射位置定位效率，适用于不同电压等级超特高压GIS检测。

本发明授权X射线激励超特高压组合电器的最佳参数确定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种X射线激励超特高压组合电器的最佳参数确定方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：将X射线机的发射口正对超特高压GIS腔壁，并设置X射线机管电压、管电流为0，测量环境中射线辐射剂量率，若射线辐射剂量率符合预设安全条件，则进入下一步； 步骤S2：作业人员在预设安全距离外操作X射线机，并开启特高频局部放电检测装置滤除空间中的背景噪声，计算局部放电强度； 步骤S3：针对当前照射位置，从0开始逐步增大X射线机管电压和管电流，实时监测局部放电强度和射线辐射剂量率的变化幅值，并在每次调整后，根据变化幅值的量化关系进一步调节X射线机管电压和管电流，直至满足停止条件，记录该照射位置下的局部放电强度最大值及对应的最优管电压、管电流和照射几何位置参数； 步骤S4：移动X射线机，在每个空间位置重复执行步骤S3，获取不同空间位置下的局部放电强度最大值；比较局部放电强度确定全局最佳照射位置，将该位置作为输出标签；针对不同类型或规格的超特高压GIS开展实验，获得不同输入下的输出数据，采集该输出数据作为历史数据并构建数据集，通过数据集对优化后的BP神经网络模型进行训练，获得最佳照射位置预测模型； 步骤S5：将实时X射线电参数和照射几何位置参数输入最佳照射位置预测模型，输出X射线机的最佳照射位置； 步骤S4的具体过程为：定义优化后的BP神经网络模型输入变量为X射线电参数和照射几何位置参数，输出变量为最佳照射位置，构建映射关系；X射线电参数包括管电压、管电流；照射几何位置参数包括超特高压GIS的照射角度、照射距离绝缘子的直线距离；移动X射线机，在每个空间位置重复执行步骤S3，以获取不同空间位置下的局部放电强度最大值，通过比较局部放电强度确定全局最佳照射位置，并以该位置作为输出标签；针对不同类型或规格的超特高压GIS开展实验，获得不同输入下的输出数据，采集该输出数据作为历史数据并构建数据集；利用所述数据集对优化后的BP神经网络模型进行训练，获得最佳照射位置预测模型； 得到优化后的BP神经网络模型包括：基于改进麻雀搜索算法对BP神经网络模型的初始权重与阈值进行优化；采用贝叶斯优化对BP神经网络模型的学习率与隐藏节点数进行优化； 所述改进麻雀搜索算法是对原麻雀搜索算法的初始种群生成方式以及连接比重进行改进，包括引入自适应映射对初始种群进行均匀有序化和对麻雀搜索算法的连接比重进行改进； 对麻雀搜索算法的连接比重进行改进表示为： ； ； 式中，表示第次迭代的连接比重；表示当前迭代次数；表示最大迭代次数；表示麻雀个体第次迭代时在第维的位置；表示一个0至1之间的随机数；表示麻雀个体第次迭代时在第维的位置；和均表示系统调节参数；表示设定的边界；表示麻雀个体觅食范围。

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江西省电力有限公司南昌供电分公司;国网江西省电力有限公司;国网江西省电力有限公司电力科学研究院;华北电力大学;清华四川能源互联网研究院，其通讯地址为：330006 江西省南昌市东湖区叠山路383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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