기존의 부분방전 진단 방식의 경우 전문가가 현장에서 올라오는 부분방전 패턴 데이터의 형태를 보고 부분방전의 발생 유무와 유형을 판정하였으나, 진단일치율이 현저히 낮음. 본 특허에서 제안하고자 하는 방식은 딥러닝 모델을 이용하여 PRPD 패턴에 대한 특징 추출후 자동으로 PD의 유형을 판정하고, PRPS 데이터를 통해 PD의 발생 유무를 판정하여 설비의 위험도 교체 우선순위와 위험 유형을 관리자에 알려줄 수 있는 방법을 제안함