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龙图腾网获悉西安热工研究院有限公司申请的专利一种高压电机定子绕组局部放电信号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：CN121541055B 。

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：202610069029.8，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权一种高压电机定子绕组局部放电信号识别方法及系统是由何信林;范忠炀;雷阳;吕小秀;郭伟昌;吴浩设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高压电机定子绕组局部放电信号识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高压电机定子绕组局部放电信号识别方法及系统，涉及高压电机绝缘状态监测技术领域，所述方法包括以下步骤：获取高压电机定子绕组的局部放电信号；对所述局部放电信号依次进行小波包分解和特征提取，得到特征向量；将所述特征向量输入至预训练的CS‑RF模型中，得到最终识别结果；所述预训练的CS‑RF模型以最小化期望误分类代价作为节点分裂目标函数进行训练得到的，所述期望误分类代价通过预设误分类代价矩阵计算得到。本发明能够解决现有技术因误分类均等化、特征提取针对性不足以及样本类别不平衡所导致的故障识别精度有限的问题。

本发明授权一种高压电机定子绕组局部放电信号识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高压电机定子绕组局部放电信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取高压电机定子绕组的局部放电信号； 对所述局部放电信号依次进行小波包分解和特征提取，得到特征向量； 将所述特征向量输入至预训练的CS-RF模型中，得到最终识别结果； 所述预训练的CS-RF模型以最小化期望误分类代价作为节点分裂目标函数进行训练得到的，所述期望误分类代价通过预设误分类代价矩阵计算得到； 所述预训练的CS-RF模型通过以下步骤进行训练，包括： 获取高压电机定子绕组的局部放电信号样本，将所述局部放电信号样本划分为训练集和测试集，所述局部放电信号样本包括：无局部放电信号、内部放电信号和表面放电信号； 采用Bootstrap方法从所述训练集中生成多组训练子集训练随机森林模型，然后对所述随机森林模型进行交叉验证和测试集验证，得到CS-RF模型； 所述随机森林模型的决策树数量为100~180棵，所述训练子集的数量和所述训练集的数量一致，所述随机森林模型节点分裂时选择个特征，为所述特征向量的特征数量。

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