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龙图腾网获悉山西天朗电气设备有限公司申请的专利一种基于深度学习的配电柜防雷击与过电压保护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：CN121332900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511485288.0，技术领域涉及：H02J13/12；该发明授权一种基于深度学习的配电柜防雷击与过电压保护方法是由姬晓飞;黄志强设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的配电柜防雷击与过电压保护方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的配电柜防雷击与过电压保护方法，包括：S1、采集多源电气参数数据；S2、对多源电气参数数据执行预处理；S3、通过改进型iTransformer网络执行时序维与变量维交互建模，生成雷击与过电压的风险预测向量；S4、通过动态CUSUM检测方法判别雷击与过电压的风险等级，输出预警等级标签；S5、基于预警等级标签，匹配对应的防护措施并执行防护控制；S6、实时采集配电柜的运行状态数据，并输入至改进型iTransformer网络进行增量更新；S7、将风险预测向量、预警等级标签和运行状态数据进行结构化整理，并上传至云端平台。本发明提升了配电柜雷击与过电压风险识别的精准性与响应效率。

本发明授权一种基于深度学习的配电柜防雷击与过电压保护方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的配电柜防雷击与过电压保护方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集多源电气参数数据； S2、对多源电气参数数据执行预处理，生成标准化时序数据集； S3、将标准化时序数据集输入至改进型iTransformer网络，执行时序维与变量维交互建模，生成雷击与过电压的风险预测向量； 其中，所述步骤S3具体包括： S31、将标准化时序数据集输入至改进型iTransformer网络，所述改进型iTransformer网络包括时序建模分支、变量建模分支、交叉融合模块、脉冲门控调节模块和风险预测模块； S32、通过时序建模分支的一维卷积结构对标准化时序数据集中每个多源电气参数通道的时间序列片段提取局部动态特征，生成局部特征张量，将局部特征张量输入至膨胀卷积堆叠结构提取中长期时间依赖特征，生成全局感知特征张量，将全局感知特征张量通过线性映射统一为设定的特征维度，生成时序特征张量； S33、通过变量建模分支对标准化时序数据集在每个滑动窗口时间步的多源电气参数通道维度上执行变量建模操作，具体为： 在每个滑动窗口时间步上，将对应的多源电气参数通道特征向量通过全连接嵌入映射生成通道嵌入特征张量； 对通道嵌入特征张量计算多源电气参数通道之间的注意力权重，并基于注意力权重，对通道嵌入特征张量进行加权聚合，生成关联特征张量，并将变量关联特征张量通过线性映射进行特征维度统一，生成变量特征张量； S34、将时序特征张量与变量特征张量输入到交叉融合模块执行交互建模操作，生成掩码融合特征张量； S35、所述脉冲门控调节模块将脉冲定长特征通过全连接嵌入映射生成脉冲定长特征张量，将脉冲定长特征张量通过门控映射函数转化为门控权重张量，并将掩码融合特征张量与门控权重张量进行逐元素加权，生成脉冲调节特征张量； S36、将脉冲调节特征张量输入至风险预测模块，通过线性映射与ReLU激活函数生成隐特征张量，将隐特征张量通过线性映射与Softmax归一化函数生成风险预测向量，所述风险预测向量表示当前样本在各类雷击与过电压风险等级上的预测概率分布； S4、基于风险预测向量，通过动态CUSUM检测方法判别雷击与过电压的风险等级，输出预警等级标签； S5、基于预警等级标签，匹配对应的防护措施并执行防护控制； S6、实时采集配电柜的运行状态数据，并输入至改进型iTransformer网络进行增量更新； S7、将风险预测向量、预警等级标签和运行状态数据进行结构化整理，并上传至云端平台。

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山西天朗电气设备有限公司，其通讯地址为：030006 山西省太原市迎泽区东太堡二道坡；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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