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龙图腾网获悉国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司;国网电力科学研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;国网浙江省电力有限公司申请的专利基于SSA和RF的GIS内部间歇性放电模式识别系统、方法、电子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：CN115828984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211673321.9，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权基于SSA和RF的GIS内部间歇性放电模式识别系统、方法、电子设备及介质是由刘诣;杨旭;张静;罗传仙;程林;江翼;文豪;邱虎;程立丰;陈孝信设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SSA和RF的GIS内部间歇性放电模式识别系统、方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SSA和RF的GIS内部间歇性放电模式识别系统及方法，获取GIS内部间歇性放电信号的PRPD二维图谱并提取其特征参数；对特征参数进行降维处理，并提取贡献度设定阈值以上的主成分构成特征向量组；利用麻雀算法寻找最优参数，获得麻雀算法优化的随机森林；采用训练样本集特征向量组对随机森林模型进行训练，构建最优GIS间歇性放电故障诊断模型，并对所述测试样本集进行分类处理，输出所述测试样本集的分类结果。本发明通过麻雀搜索算法优化了随机森林算法中的学习参数，解决了传统随机森林算法参数难以选择的问题，可以更加准确、高效地对GIS内部间歇性放电故障类型进行识别。

本发明授权基于SSA和RF的GIS内部间歇性放电模式识别系统、方法、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于SSA和RF的GIS内部间歇性放电模式识别系统，其特征在于，包括：图谱获取模块1、特征参数提取模块2、特征向量构建模块3、随机森林模型构建模块4、随机森林模型训练模块5和故障诊断模块6； 所述图谱获取模块1用于获取GIS内部间歇性放电信号的二维图谱，生成故障样本标签集，并将故障样本标签集分为训练样本集和测试样本集； 所述特征参数提取模块2用于提取所述故障样本标签集中各二维图谱的特征参数，将所提取的特征参数输入至故障诊断模块6中，以使所述故障诊断模块6根据特征参数判定GIS内部间歇性放电缺陷类型； 所述特征向量构建模块3对所述特征参数提取模块2输出的特征参数进行降维处理，并从降维处理后的各特征参数选择贡献度设定阈值以上的特征参数作为特征向量组； 随机森林模型构建模块4，所述随机森林模型构建模块4用于初始化麻雀算法参数，构建初始随机森林模型，利用麻雀算法寻找最优参数，获得麻雀算法优化的随机森林； 所述随机森林模型训练模块5采用所述训练样本集的特征向量组对麻雀算法优化的随机森林模型进行训练，构建最优GIS间歇性放电故障诊断模型； 所述故障诊断模块6利用所述随机森林模型训练模块5构建的最优GIS间歇性放电故障诊断模型对所述测试样本集进行分类处理，输出所述测试样本集的分类结果。

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电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司;国网电力科学研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;国网浙江省电力有限公司，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞瑜路143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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