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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于YOLOv8神经网络的工业变电合闸电阻录波故障波分析方法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：CN119205606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202410432228.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于YOLOv8神经网络的工业变电合闸电阻录波故障波分析方法是由江子曦;朱楠楠;任延安;刘凡硕;刘雯琪;范泽瑞;陈宗业;金旭峰;耿傲雪;王景;冯煦宸;邹李;王子阳;张远硕;王德炅;张华扬;丁鑫;吴星洁;蒋晨勤;管成婷;刘烨;汪昕宇设计研发完成，并于2024-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv8神经网络的工业变电合闸电阻录波故障波分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于YOLOv8神经网络的工业变电合闸电阻录波故障波分析方法，属于断路器合闸电阻录波故障波分析领域。通过本发明，在工业变电领域合闸电阻检测中，通过对comtrade数据集文件进行解析，获取待检测电流数据的实际数值，进行平滑处理、傅里叶变换拟合，可得到电流波形错误类型，该方法具有较高的识别率，能有效分析工业变电中合闸电阻在合闸瞬间是否有因电流急速升高而损坏，通过改进算法架构和优化模型参数，得到了YOLOv8神经网络训练后的独特的神经网络参数，从而实现提高了检测精度和推理速度。

本发明授权一种基于YOLOv8神经网络的工业变电合闸电阻录波故障波分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv8神经网络的工业变电合闸电阻录波故障波分析方法,包括以下步骤： 步骤1：用户上传工业电力暂态录波comtrade数据集文件； 步骤2：基于Python3并采用bytes数据流，对comtrade文件中的CFG配置文件和DAT文件进行解析，获取待检测电流数据的实际数值，并解析保存为CSV文件到指定位置； 步骤3：将提保存的CSV文件中的数据平滑处理,并通过傅里叶变换拟合出正弦函数余弦函数部分后,得到其拟合曲线绝对值部分的最大值； 步骤4：将步骤2中提取的CSV文件数据与最大值进行比较，若有数据点大于最大值，则该文件记为录波突破型错误； 步骤5：将步骤4中的不含录波突破型错误部分转化为PNG格式,与预设样本进行对比后输入YOLOv8神经网络进行分析； 步骤6：如果步骤4中不含大于最大值的数据点，则记为未突破部分，对该CSV文件中超过国家电网标准电力录波故障阈值α部分的数据的起始点和末尾点对应的时间分别记为t_1、t_2； 步骤7：将步骤6得出的t_2、t_1作差得到t_2-t_1的值，与国家电网标准合闸电阻投入时间阈值β作比较； 步骤8：如果步骤7中t_2-t_1的值大于阈值β，并转化成PNG格式,进行人工审查后输入YOLOv8神经网络进行分析； 步骤9：如果步骤7中t_2-t_1的值小于阈值β，则记作录波时延型错误并转化成PNG格式，并输入YOLOv8神经网络进行分析； 步骤10：根据步骤5、步骤8、步骤9中通过YOLOv8神经网络对输入的PNG格式文件审查后，输出电流波形错误类型来判断工业变电中合闸电阻在合闸的瞬间，有无因电流急速升高而损坏。

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