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龙图腾网获悉山东明大电器股份有限公司申请的专利基于数据处理的变压器数据异常监测方法及系统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：CN120277588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510760583.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于数据处理的变压器数据异常监测方法及系统是由王险峰;霍录辉;朱海亭;李军民;王凤英设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据处理的变压器数据异常监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于数据处理的变压器数据异常监测方法及系统。该方法将目标变压器的状态数据划分为关键状态数据和拓展状态数据，根据关键状态数据确定目标状态矩阵，通过目标状态矩阵进行状态预测，再进行异常分类识别，得到异常概率向量，对异常概率向量进行判别，根据异常概率向量判别结果确定是否结合扩展状态数据更新目标状态矩阵以重新计算，通过阶段处理方式，能够有效提升监测效率，并保证监测准确率。

本发明授权基于数据处理的变压器数据异常监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据处理的变压器数据异常监测方法，其特征在于，包括： 在M个预设时间点分别获取目标变压器的关键状态数据和拓展状态数据，其中，M为正整数，所述目标变压器对应有若干个预设属性，所述预设属性有唯一对应的优先级级别，所述拓展状态数据包括若干个第2优先级级别至第R优先级级别的预设属性分别对应的状态值，R为正整数； 根据M个关键状态数据确定目标状态矩阵； 将所述目标状态矩阵输入训练好的状态预测模型中，得到第M+1个预设时间点至第M+N个预设时间点分别对应的预测状态数据，其中，N为正整数； 将M个第一状态数据和N个预测状态数据输入训练好的异常分类模型中，得到由K个预设异常类别分别对应的预测异常概率形成的异常概率向量，其中，K为正整数； 将所述异常概率向量输入训练好的判别模型中，得到判别结果，其中，所述将所述异常概率向量输入训练好的判别模型中，得到判别结果，包括： 将所述异常概率向量输入所述训练好的判别模型中，得到所述判别结果及其对应的判别概率； 若所述判别结果不满足第一预设条件，则根据所述异常概率向量确定变压器异常信息； 若所述判别结果满足第一预设条件，则根据所述M个关键状态数据和M个拓展状态数据更新所述目标状态矩阵，返回执行所述将所述目标状态矩阵输入训练好的状态预测模型中的步骤，直至得到新的异常概率向量，根据所述新的异常概率向量确定所述变压器异常信息，其中，所述若所述判别结果满足第一预设条件，则根据所述M个关键状态数据和M个拓展状态数据更新所述目标状态矩阵，返回执行所述将所述目标状态矩阵输入训练好的状态预测模型中的步骤，包括： 若所述判别结果满足第一预设条件，则根据所述判别结果对应的判别概率，确定参考级别； 针对第1个预设时间点至第M个预设时间点中的任一预设时间点，根据该预设时间点的拓展状态数据中小于或者等于所述参考级别的优先级级别分别对应的预设属性的状态值和该预设时间点对应的关键状态数据，确定目标状态向量； 遍历第1个预设时间点至第M个预设时间点中的所有预设时间点，得到各个预设时间点分别对应的目标状态向量，由各个预设时间点分别对应的目标状态向量形成所述目标状态矩阵，返回执行所述将所述目标状态矩阵输入训练好的状态预测模型中的步骤。

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