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龙图腾网获悉淮南市潘阳光伏发电有限公司申请的专利变压器局部放电数据增强与识别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：CN115908842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211362548.1，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权变压器局部放电数据增强与识别方法是由周云海;黄伟;靳广伟设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本变压器局部放电数据增强与识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了本发明变压器局部放电数据增强与识别方法，以局放故障类型的PRPD图谱为对象,将真实样本添加标签后输入CGAN模型,训练出的生成器模型具有训练过程稳定而且能够生成特定类型的局部放电图谱样本。利用改进的CGAN模型生成的各种特定放电类型下的局部放电图谱可以扩充原始放电数据集,增加原始数据集的多样性,以更好解决原始放电数据集非平衡和小样本的分布问题等；为提高分类效果,本发明以改进的CNN作为分类器,输入数据扩充平衡的训练样本数据训练改进的CNN,通过不断训练调整网络参数与权重,输出故障分类诊断结果；解决了非平衡小样本数据下变压器局部放电模式识别准确率偏低的问题,提高故障识别准确率。

本发明授权变压器局部放电数据增强与识别方法在权利要求书中公布了：1.变压器局部放电数据增强与识别方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1、在数据集中提取局部放电故障类型的PRPD图谱，将图谱进行灰度化处理后，裁剪成统一大小，作为原始样本，对原始样本添加标签后； 步骤2、构建改进的CGAN模型，将样本输入改进的CGAN模型生成各种特定放电类型下的局部放电图谱，得到扩充的放电数据集； 所述改进的CGAN模型包括生成器G与判别器D，对生成器G的网络模型中引入空间池化层，则有： 生成器的损失函数表示为： （2） 判别器的损失函数表示为： （3） 式中，E表示分布的期望； 条件生成对抗网络的目标表示为： （5）； 步骤3、以改进的卷积神经网络系统作为分类器，输入扩充的放电数据集训练分类器，通过不断训练调整网络参数与权重，得到优化的分类器； 所述改进的卷积神经网络系统包括一个输入层、两个卷积层、两个池化层、两个全连接层系统、T-ReLU激活函数层、输出层，所述卷积层卷积核数目为2×2，第一卷积层由16个3×3卷积核组成，第二卷积层由32个3×3的卷积核组成； 所述T-ReLU激活函数层采用函数表达式为： 其中，是可调参数； 步骤4、将待识别变压器局部放电图谱输入优化的分类器，输出故障分类诊断结果。

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