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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种电缆局放信号多径干涉识别与补偿方法、设备及介质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：CN119881562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510376846.3，技术领域涉及：G01R31/12；该发明授权一种电缆局放信号多径干涉识别与补偿方法、设备及介质是由杜习周;雷兴;许强;张圣甫;叶頲;方陈;周婕;姚周飞;陈琰;刘舒;魏新迟;汪志辉;都书泽设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电缆局放信号多径干涉识别与补偿方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种电缆局放信号多径干涉识别与补偿方法、设备及介质，其中方法包括以下步骤：利用多个高频电流传感器分别在不同采样时刻同步采集不同传播路径上的多通道信号；基于所采集的信号，利用时间差计算传播路径，并提取信号的时频特征；基于所采集的信号、时间差、传播路径和时频特征构建深度学习模型的输入特征，利用深度学习模型进行多径干涉识别，输出信号的分类结果；基于信号的分类结果构建多个反射波信号模型；基于反射波信号模型，从直达波信号中剔除反射波信号，得到补偿信号。与现有技术相比，本发明具有能够准确区分直达波和反射波、精确恢复直达波信号等优点。

本发明授权一种电缆局放信号多径干涉识别与补偿方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多通道时频分析的电缆局放信号多径干涉识别与补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，利用多个高频电流传感器分别在不同采样时刻同步采集不同传播路径上的多通道信号；S2，基于所采集的信号，利用时间差计算传播路径，并提取信号的时频特征；S3，基于所采集的信号、时间差、传播路径和时频特征构建深度学习模型的输入特征，利用深度学习模型进行多径干涉识别，输出信号的分类结果；S4，基于信号的分类结果构建多个反射波信号模型；S5，基于反射波信号模型，从直达波信号中剔除反射波信号，得到补偿信号；所述提取信号的时频特征，具体包括以下步骤：对高频电流传感器采集的信号进行短时傅里叶变换，得到其时频分布： ，其中，是滑窗函数，是时间变量，f是频率点，j是虚数单位；在时频分布中寻找强度显著增大的时间点，得到信号到达时间： ，其中，阈值根据噪声水平设置；基于时频分布计算信号的主频率： ，计算全局主频率： ，对信号进行小波变换，获取不同尺度和时间的时频分布： ，其中，是母小波，用于生成不同尺度和时间位置的小波，a是尺度因子，b是平移因子；对每个尺度因子a和平移因子b，计算能量密度： ，计算总能量： ，所述步骤S3中，深度学习模型的输入特征X表示为： ，其中，表示传感器采集的信号，表示时间差，表示传播路径，表示信号的时频分布，表示信号到达时间，分别表示信号的主频率和全局主频率，表示信号的总能量；所述深度学习模型使用卷积神经网络提取时频图特征F：，并使用长短期记忆网络处理时间序列特性：，得到分类特征H，利用softmax函数输出分类结果P：，其中，CNN表示卷积神经网络，LSTM表示长短期记忆网络，P表示信号属于直达波或反射波的概率，所述步骤S4具体为：构建反射波信号模型的一般形式： ，其中，表示反射波信号，表示直达波信号，r为反射波的衰减因子，为反射波的时间延迟，、为待拟合参数；记用于采集信号的高频电流传感器的数量为N，采样次数为M，高频电流传感器i在采样时刻j采集的信号为，则总计采集到N*M个信号，利用深度学习模型输出N*M个信号的分类结果，基于每一直达波信号和识别出的所有反射波信号，分别拟合待拟合参数、，得到对应于该直达波的多个反射波信号模型，所述反射波信号模型的数量与识别出的反射波信号数量相同。

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