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龍圖騰網獲悉華僑大學申請的專利GIS特高頻局部放電信號的特征提取方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120316485B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510821374.8，技術領域涉及：G06F18/213；該發明授權GIS特高頻局部放電信號的特征提取方法及裝置是由方瑞明;許偉超;鄧敏;彭長青設計研發完成，并于2025-06-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本GIS特高頻局部放電信號的特征提取方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種GIS特高頻局部放電信號的特征提取方法及裝置，涉及電氣數據處理領域，包括：采用中心頻率法對VMD算法的模態分量個數K進行優化，得到最佳K值；利用模態分量個數為最佳K值的VMD算法對特高頻局部放電信號進行分解，得到K個本征模態函數分量；分別對每個本征模態函數分量進行不同類型的熵計算，得到不同類型的特征變量在每個本征模態函數分量的值并構建特征矩陣；將特征矩陣輸入到基于樣本協方差矩陣的動態網絡標志物模型中提取到主導特征變量以及其對應的關鍵網絡標記，計算主導特征變量之間的關聯性量化指標，基于關鍵網絡標記與關聯性量化指標構建所提取的關鍵特征。本發明解決特征表達的魯棒性不足等問題。

本發明授權GIS特高頻局部放電信號的特征提取方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種GIS特高頻局部放電信號的特征提取方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取GIS特高頻信號并進行預處理，得到特高頻局部放電信號； 獲取訓練數據并采用中心頻率法對VMD算法的模態分量個數K進行優化，得到最佳K值，具體包括： 收集GIS裝置在不同的局部放電類型下對應的特高頻局部放電信號并構成訓練數據； 針對每個局部放電類型的特高頻局部放電信號計算不同的模態分量個數K下的VMD算法所得到的各個本征模態函數分量的中心頻率值； 對每個局部放電類型計算相鄰K值下的最后一個本征模態函數分量的中心頻率值的相對變化率，如下式所示： 其中，ωK+1表示當模態分量個數為K+1時的第K+1個本征模態函數分量的中心頻率值，ωK表示當模態分量個數為K時的第K個本征模態函數分量的中心頻率值，εK表示當模態分量個數為K時的相對變化率； 統計每個局部放電類型在所述相對變化率小于或等于閾值時所對應的模態分量個數K，并將所有局部放電類型中出現次數最多的在所述相對變化率小于或等于閾值時所對應的模態分量個數K作為最佳K值； 利用所述模態分量個數為最佳K值的VMD算法對所述特高頻局部放電信號進行分解，得到K個本征模態函數分量；分別對每個本征模態函數分量進行不同類型的熵計算，得到不同類型的特征變量在每個本征模態函數分量的值；根據所述不同類型的特征變量在每個本征模態函數分量的值構建特征矩陣； 將所述特征矩陣輸入到基于樣本協方差矩陣的動態網絡標志物模型中提取到主導特征變量以及其對應的索引標記的集合，具體包括： 對所述特征矩陣進行標準化處理，得到經標準化處理后的特征矩陣； 構建所述經標準化處理后的特征矩陣的樣本協方差矩陣，對所述樣本協方差矩陣進行特征分解，根據所述樣本協方差矩陣的最大特征值所對應的特征向量及其元素排名篩選出所述主導特征變量，提取出所述主導特征變量對應的索引標記的集合；將所述索引標記的集合作為關鍵網絡標記，計算所述主導特征變量之間的關聯性量化指標，基于所述關鍵網絡標記與關聯性量化指標構建所提取的關鍵特征。

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