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龙图腾网获悉山东泰开箱变有限公司;齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于机器学习的变压器绝缘结构设计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：CN119442529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411534765.3，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于机器学习的变压器绝缘结构设计方法是由刘建萍;李鹏;王立云;马凤英;卞朋;张金烽;武晓文;董霞;张龙设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的变压器绝缘结构设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机械学习的变压器绝缘结构设计方法，包括收集以往设计方案的参数与变压器电场分布仿真数据；建立变压器绝缘设计特征工程；构建预变压器绝缘结构参数预测模型与训练；将训练好的模型应用于新设计方案的仿真中；确定变压器设计条件参数。本发明基于机械学习的变压器绝缘结构设计方法，通过分析大量历史设计数据和仿真结果，自动构建复杂的映射关系，从而提高变压器绝缘结构设计的效率和准确性，优化绝缘性能，并实现自动优化与反馈调整，以解决传统设计方法在处理复杂电场分布和多因素影响时的局限性，确保变压器设计满足现代电力系统的高标准和高要求。

本发明授权基于机器学习的变压器绝缘结构设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的变压器绝缘结构设计方法，其特征在于，包括： 步骤S1，收集以往设计方案的参数与变压器电场分布仿真数据； 步骤S2，建立变压器绝缘设计特征工程； 步骤S3，构建预变压器绝缘结构参数预测模型与训练； 步骤S4，将训练好的模型应用于新设计方案的仿真中； 步骤S5，判别电场畸变率、绝缘尺寸是否满足要求，如果为满足要求进入步骤S6，如果为不满足要求进入步骤S4重新进行迭代计算； 步骤S6，确定变压器设计条件参数； 步骤S3，构建预变压器绝缘结构参数预测模型与训练，包括步骤： 收集和预处理数据，包括参数归一化和异常值剔除； 建立特征集，结合变压器绝缘设计的关键特征；并对训练数据进行模型的训练； 将训练完成的模型应用于仿真数据，验证其在新设计方案中的预测准确性和适用性，并不断迭代优化模型； 基于随机森林算法的机器学习模型，利用大量历史数据和仿真数据进行训练，建立输入特征与目标输出之间的映射关系，逐步优化预测结果； 随机森林算法处理数据步骤如下： 通过构建多棵决策树，并将其预测结果集成，在处理变压器绝缘设计数据时，首先将数据集划分为训练集和测试集，并对特征进行标准化处理；训练阶段中，每棵树都会从数据集中随机抽取部分样本和特征进行建模； 通过投票或平均值的方式，将所有树的输出集成为最终预测结果； 利用收集到的历史数据和仿真数据对模型进行训练，模型学习输入特征与目标输出之间的映射关系，以逐步优化预测结果； 利用收集到的以往变压器设计的历史数据和仿真数据，将数据中的输入特征与目标输出进行标注和对应，形成训练样本； 在训练过程中，模型通过不断迭代，从输入特征中学习与目标输出之间的非线性映射关系，使预测误差逐步降低； 在每次迭代后，模型通过调整参数来减少误差，优化其预测能力；最终，预测结果是对新变压器设计方案中绝缘结构性能的评估； 模型的性能在训练过程中不断被评估，通过使用交叉验证来确保模型不会过拟合。

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