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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种SF₆-N₂局部放电分解产物检测装置及GIS局放评价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：CN115165973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210928982.5，技术领域涉及：G01N27/04；该发明授权一种SF₆-N₂局部放电分解产物检测装置及GIS局放评价方法是由董海波;李文君;廖红梅;周围;卢卓;罗浩;孙伟虎设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种SF₆-N₂局部放电分解产物检测装置及GIS局放评价方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电气设备绝缘气体状态检测技术领域，具体来说是一种SF6‑N2局部放电分解产物检测装置及检测与GIS局放评价方法，特别涉及一种新型Ag2O‑InN气体传感器检测SF6‑N2分解组分的技术。本发明基于MATLAB的GRNN神经网络方法，将N种特征气体设定M种浓度等级，响应值数据点为MN×6，通过阵列式Ag2O‑InN电阻式气敏传感器的电阻变化，以检测SF6‑N2分解产物的种类及含量，继而实现对局部放电的发生和严重程度进行判断。本发明基于MATLAB的GRNN神经网络对GIS局放气体的检测和局放严重程度评价，可实现GIS局放故障监测，保证GIS安全可靠运行。

本发明授权一种SF₆-N₂局部放电分解产物检测装置及GIS局放评价方法在权利要求书中公布了：1.一种SF6-N2局部放电分解产物的GIS局放评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 向SF6-N2局部放电分解产物检测装置内通入GIS的待测气体，通过阵列式Ag2O-InN电阻式气敏传感器对待测气体进行检测，获得电阻变化的响应数据； 根据电阻变化的响应数据，构建响应值矩阵； 构建神经网络，将响应值矩阵输入至训练后的神经网络，输出局部放电严重等级的评价结果；其中，所述局部放电严重等级为0，1，2三级，分别对应没有发生局部放电、早期局部放电和严重局部放电； 所述神经网络为基于MATLAB的GRNN神经网络；所述基于MATLAB的GRNN神经网络的训练，包括以下步骤： 构建训练集，所述训练集包括Ag2O-InN电阻式气敏传感器的响应值矩阵和与其对应的局部放电严重程度等级的矩阵；其中，NO2、SOF2、SO2F2、SOF4的浓度值大于零，则发生局部放电；SO2F2浓度随时间急剧增长，则局部放电处于早期阶段；输出SOF2和SOF4的浓度大于NO2和SO2F2，则发生严重局部放电； 将训练集的传感器响应值矩阵作为GRNN神经网络的输入，局部放电严重程度等级的矩阵作为GRNN神经网络的输出，对神经网络进行训练； 随机选取训练集的部分作为测试集，计算预测值和实际值的绝对误差和相对误差，验证神经网络的性能； 所述训练集的构建包括： NO2，SO2F2，SOF2和SOF4四种特征气体设定2，4，6，8，10，14，16，20μLL共8种浓度等级，则混合气体的配比共84种，响应值数据点为84×n，n为阵列式Ag2O-InN电阻式气敏传感器数量。

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