高压SF6气体绝缘组合电器（GIS）是电力系统中的关键设备，其运行可靠性直接影响电网安全。然而，由于制造缺陷、绝缘老化或外部因素影响，GIS内部可能发生局部放电或绝缘故障，若不及时识别和处理，将导致严重事故。张施令的研究《高压SF6气体绝缘组合电器放电故障模式智能识别》聚焦于利用人工智能技术对GIS放电故障进行高效诊断。通过分析局部放电信号特征，结合机器学习或深度学习算法，该研究构建了故障模式智能识别模型，能够准确区分不同类型的放电缺陷（如悬浮放电、颗粒放电等），并实现早期预警。该研究为GIS设备的状态监测与故障诊断提供了智能化解决方案，有助于提升电力系统的运维效率与可靠性，减少非计划停电风险，具有重要的工程应用价值。