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龙图腾网恭喜广东电网有限责任公司茂名供电局申请的专利环网柜的局部放电信号的故障识别方法、装置和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：CN118965138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411445500.6，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权环网柜的局部放电信号的故障识别方法、装置和系统是由刘国伟;陈历;许建远;金宝权;李伯林;廖晓青;梁汇;陈阅;谭达禹;李谭龙;黎志瑞;姜自超;郑雄;吴凯;赖政茂;梁文献设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本环网柜的局部放电信号的故障识别方法、装置和系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种环网柜的局部放电信号的故障识别方法、装置和系统，该方法通过采用基训练集和基测试集对各基学习器分别进行训练和测试，得到第一基学习器、第二基学习器和第三基学习器，并采用元训练集和元测试集对元学习器进行训练和测试，得到训练后的元学习器，从而利用多种差异化模型从不同角度对数据空间与结构进行观测，充分发挥不同模型的优势，从而有效避免环网柜绝缘故障的发生，对保证环网柜供电安全性和可靠性具有重要的实际意义，同时提高了环网柜的局部放电信号的故障识别的准确度，进而解决了现有方案对于环网柜的局部放电信号的故障识别的准确度较差的问题。

本发明授权环网柜的局部放电信号的故障识别方法、装置和系统在权利要求书中公布了：1.一种环网柜的局部放电信号的故障识别方法，其特征在于，包括：获取原始局部放电故障数据集，将所述原始局部放电故障数据集D按照预设比例划分为训练集和测试集，其中，为第n个样本的特征向量，为第n个样本对应的预测值，N为样本总数；将1DCNN-ResNet、XGBoost、RandomForest作为Stacking集成模型的基学习器，并将SVM模型作为元学习器，并将所述原始局部放电故障数据集D的训练集和测试集作为所述元学习器的元训练集和元测试集，并将所述元学习器中的所述元测试集按照K折交叉验证的方式划分为基训练集和基测试集；采用所述基训练集和所述基测试集对各所述基学习器分别进行训练和测试，得到第一基学习器、第二基学习器和第三基学习器，并采用所述元训练集和所述元测试集对所述元学习器进行训练和测试，得到训练后的元学习器；采用所述训练后的元学习器对新采集的局部放电信号故障数据进行故障类型识别，得到最终识别结果，并采用所述第一基学习器、所述第二基学习器和所述第三基学习器对所述最终识别结果进行验证；采用所述元训练集和所述元测试集对所述元学习器进行训练和测试，得到训练后的元学习器，包括：确定所述元学习器的训练数据为所有的所述基学习器在元训练集上的最终预测结果矩阵的集合，并采用所述最终预测结果矩阵的集合训练SVM模型；采用1DCNN-ResNet1模型、1DCNN-ResNet2模型、1DCNN-ResNet3模型、1DCNN-ResNet4模型、1DCNN-ResNet5模型对所述元测试集中的所有的样本数据做预测，得到5个预测结果矩阵，并对这5个模型的预测结果取平均值，得到第一平均预测结果矩阵；并将1DCNN-ResNet分别换为XGBboost和RandomForest，分别得到第二平均预测结果矩阵和第三平均预测结果矩阵；确定平均预测结果矩阵集合为所述第一平均预测结果矩阵、所述第二平均预测结果矩阵和所述第三平均预测结果矩阵的集合；采用训练得到的SVM模型对所述平均预测结果矩阵集合中的数据做预测，得到最终局部放电故障类型识别结果。

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广东电网有限责任公司茂名供电局，其通讯地址为：525000 广东省茂名市官山四路2号茂名供电局；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”。