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龙图腾网获悉兰州交通大学;甘肃省计量研究院申请的专利基于多特征量融合的绝缘子污秽状态评估方法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：CN121561824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610078940.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多特征量融合的绝缘子污秽状态评估方法和系统是由董海燕;韩政龙;何晓敏;窦建明;栗晓娟;白莹莹设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多特征量融合的绝缘子污秽状态评估方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多特征量融合的绝缘子污秽状态评估方法和系统，涉及绝缘子状态监测技术领域。所述方法包括：步骤100，采集绝缘子的电气参数、环境参数及积污图像数据，得到原始多源数据；步骤200，对所述原始多源数据进行预处理和软硬件协同抗干扰处理，得到标准化多源数据集；步骤300，从所述标准化多源数据集中提取泄漏电流时频域特征、环境耦合特征及图像视觉特征，得到多维度特征集合。本发明通过采集多源数据、深度提取多维度特征、开展多层面融合分析，实现绝缘子污秽状态的精准评估与提前预警，为输电线路与接触网智能运维提供技术支撑。

本发明授权基于多特征量融合的绝缘子污秽状态评估方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征量融合的绝缘子污秽状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤100，采集绝缘子的电气参数、环境参数及积污图像数据，得到原始多源数据； 步骤200，对所述原始多源数据进行预处理和软硬件协同抗干扰处理，得到标准化多源数据集； 步骤300，从所述标准化多源数据集中提取泄漏电流时频域特征、环境耦合特征及图像视觉特征，得到多维度特征集合； 步骤400，对所述多维度特征集合依次进行数据级融合、特征级融合及决策级融合，得到中间融合特征数据和最终融合特征数据； 步骤500，基于所述中间融合特征数据进行泄漏电流幅值预测，基于所述最终融合特征数据进行绝缘子污秽等级识别，得到幅值预测结果和污秽等级评估结果； 步骤600，基于所述幅值预测结果和污秽等级评估结果，通过预警模型输出绝缘子污闪风险预警信息； 步骤700，通过分布式采集装置与集中式监控中心的协同，实现所述原始多源数据、标准化多源数据集、中间融合特征数据、最终融合特征数据、评估结果及预警信息的传输、存储与可视化展示； 其中，所述步骤400包括： 步骤410，数据级融合，基于时间戳将所述多维度特征集合中的各类特征划分为相同时间窗口的特征数据，建立采集位置与绝缘子个体的对应关系，形成包含电气特征、环境特征和图像特征的三维融合数据集，完成数据级融合； 步骤420，特征级融合，以所述三维融合数据集中的泄漏电流特征子集为核心输入，结合环境特征子集建立与等值附盐密度的关联模型，输出初步污秽等级及判断置信度；当所述判断置信度低于预设阈值或特征值处于等级边界时，调用图像特征子集进行辅助修正，整合主辅模型结果，得到中间融合特征数据； 步骤430，决策级融合，构建遗传算法优化的BP神经网络模型，将所述中间融合特征数据输入所述模型进行非线性映射运算，得到所述最终融合特征数据； 其中，所述中间融合特征数据为22维，包括环境耦合特征和泄漏电流特征，用于泄漏电流幅值预测；所述最终融合特征数据为4维，用于绝缘子污秽等级识别。

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兰州交通大学;甘肃省计量研究院，其通讯地址为：730070 甘肃省兰州市安宁区安宁西路118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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