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龙图腾网获悉国网智能科技股份有限公司申请的专利一种电力主设备声纹缺陷识别方法及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：CN119517084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202411647082.9，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种电力主设备声纹缺陷识别方法及系统是由郭修宵;许荣浩;孙志周;郝玉振;戈宁;张志;李永军;王正;王兴照;吕俊涛;王万国;张海龙;王琦;杨新宇设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力主设备声纹缺陷识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力设备监测技术领域，提供了一种电力主设备声纹缺陷识别方法及系统，包括：当特征向量库内数据熵值低于第二阈值时，基于声纹数据，通过深度学习模型和机理模型联合实现缺陷识别，得到第一缺陷识别结果，并基于第一缺陷识别结果对深度学习模型进行优化；同时对声纹数据进行特征提取，在特征向量库内进行向量检索，得到第二缺陷识别结果，若识别结果不一致，则将特征向量加入特征向量库；当特征向量库内数据熵值高于第二阈值时，在特征向量库内进行向量检索，得到第二缺陷识别结果，将第二缺陷识别结果作为最终缺陷识别结果。不仅基本涵盖变电主设备所有潜在运行状态，而且能达到快速诊断，及时发现故障，有利于电网设备稳定运行。

本发明授权一种电力主设备声纹缺陷识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电力主设备声纹缺陷识别方法，其特征在于，包括： 在待识别设备判定为异常后，获取待识别设备的声纹数据； 当特征向量库内数据熵值低于第二阈值时，基于声纹数据，通过深度学习模型和机理模型联合实现缺陷识别，得到第一缺陷识别结果，将第一缺陷识别结果作为最终缺陷识别结果，并基于第一缺陷识别结果对深度学习模型进行优化；同时对声纹数据进行特征提取，得到特征向量，在特征向量库内进行向量检索，得到第二缺陷识别结果，若第一缺陷识别结果和第二缺陷识别结果不一致，则将特征向量加入特征向量库； 当特征向量库内数据熵值高于第二阈值时，若向量检索中，特征向量与特征向量库内的数据的相似度均低于设定值，则重新通过深度学习模型和机理模型联合实现缺陷识别，并将特征向量加入特征向量库； 当特征向量库内数据熵值高于第二阈值时，对声纹数据进行特征提取，得到特征向量，在特征向量库内进行向量检索，得到第二缺陷识别结果，将第二缺陷识别结果作为最终缺陷识别结果。

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