上海莫克电子技术有限公司吴伟获国家专利权
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龙图腾网获悉上海莫克电子技术有限公司申请的专利基于深度学习的局部放电信号识别方法、系统及存储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：CN120123853B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510618391.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于深度学习的局部放电信号识别方法、系统及存储介质是由吴伟;杨文举;苏海设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的局部放电信号识别方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的局部放电信号识别方法、系统及存储介质，涉及基于特定计算模型的计算机系统领域，该方法包括：将多源监测数据划分为高频信号组和低频信号组；分别输入对应的特征信息至第一深度神经网络和第二深度神经网络，得到高频特征向量和低频特征向量；基于低频特征向量生成信号衰减补偿因子，对高频特征向量进行失真补偿，得到高频修正向量；计算高频修正向量与低频特征向量的特征相关度，并在特征相关度低于预设关联阈值时，提取高频修正向量的瞬态特征信息，融合低频特征向量，得到低频修正向量；输入高频修正向量和低频修正向量至局放识别模型，得到局部放电类型和识别置信度。实施本申请，能提高局部放电信号的识别准确率。
本发明授权基于深度学习的局部放电信号识别方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的局部放电信号识别方法，其特征在于，应用于局放识别系统，所述方法包括： 接收局部放电的多源监测数据，根据预设区分频率将所述多源监测数据划分为高频信号组和低频信号组； 分别提取所述高频信号组和所述低频信号组的特征信息，并分别输入对应的特征信息至第一深度神经网络和第二深度神经网络，得到高频特征向量和低频特征向量； 基于所述低频特征向量生成信号衰减补偿因子，并根据所述信号衰减补偿因子对所述高频特征向量进行失真补偿，得到高频修正向量； 计算所述高频修正向量与所述低频特征向量的特征相关度，并在所述特征相关度低于预设关联阈值时，提取所述高频修正向量的瞬态特征信息； 融合所述瞬态特征信息和所述低频特征向量，得到低频修正向量； 输入所述高频修正向量和所述低频修正向量至局放识别模型，得到局部放电类型和识别置信度。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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