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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司南通供电分公司申请的专利一种基于改进贝叶斯优化XGBoost的交叉互联电缆故障诊断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：CN119667374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411783976.0，技术领域涉及：G01R31/08；该发明授权一种基于改进贝叶斯优化XGBoost的交叉互联电缆故障诊断方法及系统是由孙杰;孙玉玮;尹海海;蒋徐勇;康鹏飞;葛良军;周阳设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进贝叶斯优化XGBoost的交叉互联电缆故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于改进贝叶斯优化XGBoost的交叉互联电缆故障诊方法及系统，旨在解决现有电缆故障检测方法在复杂环境下的精度不足和效率低下问题。首先对贝叶斯优化算法进行改进，对于先验函数中的高斯过程，将马顿核函数和平方指数核函数相乘进行复合作为核函数，利用改进的马尔科夫链蒙特卡洛法对核函数的参数进行寻优，其次对于采集函数，则对传统置信边界策略中的调节参数进行改进。最后利用改进贝叶斯优化算法对XGBoost的超参数进行智能搜索和优化，有效提升了模型的预测性能和泛化能力，实现了对交叉互联电缆故障的高效精准诊断。本发明的实施，将有助于提高电缆故障处理的自动化水平，降低运维成本，具有重要的实际应用价值和推广前景。

本发明授权一种基于改进贝叶斯优化XGBoost的交叉互联电缆故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进贝叶斯优化XGBoost的交叉互联电缆故障诊断方法，其特征在于，该方法包括： 利用采集到的环流样本构建多维特征向量，多个多维特征向量I构成整环流个样本数据，并将环流样本数据按照一定比例切分为训练集和测试集； 设定XGBoost模型超参数的范围，基于所述训练集利用改进的贝叶斯优化算法对所述XGBoost模型进行预训练，从而找出最优的超参数组合； 所述改进的贝叶斯优化算法包括对先验函数中的参数进行优化以及对采集函数的优化，其中对先验函数中的参数进行优化包括：选用高斯过程对目标函数进行建模，服从目标函数分布的函数包括一个均值函数和核函数，所述核函数为将马顿核函数和平方指数核函数这两种单核函数相乘进行复合得到的复合核函数，对所述复合核函数对应的一个或多个参数进采用基于花朵授粉改进的马尔科夫链蒙特卡洛法进行优化，计算待优化参数的分布情况，再计算对应的期望值，从而得到优化后的参数值；所述采集函数的优化包括：采用自适应置信边界策略对其中的调节参数进行优化改进； 将得到的最优超参数组合作为最终模型中的参数，并重新利用训练集对XGBoost模型进行训练； 利用训练好的所述XGBoost模型对测试集的故障类型进行预测，输出预测结果并分析诊断效果。

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