合肥工业大学;国网安徽省电力有限公司;国网安徽省电力有限公司超高压分公司;国网智能电网研究院有限公司刘鑫获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥工业大学;国网安徽省电力有限公司;国网安徽省电力有限公司超高压分公司;国网智能电网研究院有限公司申请的专利基于集成深度生成模型的变电站设备故障诊断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：CN115392436B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211014277.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于集成深度生成模型的变电站设备故障诊断方法是由刘鑫;黄海宏;常文婧设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于集成深度生成模型的变电站设备故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于集成深度生成模型的变电站设备故障诊断方法，所述方法包括：采集变电站设备运行数据，进行数据预处理，构建样本训练数据集和随机潜在数据集；构建基于双向长短期记忆网络和注意力机制的AMBI‑GAN集成深度生成模型；训练AMBI‑GAN集成深度生成模型；向训练好的模型输入测试数据，计算模型的总损失Ltest；通过1‑Ltest得到鉴别分数，鉴别分数超过预设值则判断异常；本发明的优点在于：充分利用少量的标注数据进一步提升故障诊断性能。
本发明授权基于集成深度生成模型的变电站设备故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于集成深度生成模型的变电站设备故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一：采集变电站设备运行数据，进行数据预处理，构建样本训练数据集和随机潜在数据集； 步骤二：构建基于双向长短期记忆网络和注意力机制的集成深度生成模型；所述步骤二包括： 步骤2.1、构建结构； 步骤2.2、在结构加入注意力机制得到结构； 步骤2.3、分别利用结构得到生成器和鉴别器，生成器和鉴别器整体构成集成深度生成模型； 步骤三：训练集成深度生成模型； 步骤四：向训练好的模型输入测试数据，计算模型的总损失； 将原始样本测试数据直接输入训练好的模型，通过公式 计算鉴别损失值，其中，表示模型子序列进行了次迭代的结果，代表原始测试数据中的第i个数据，代表生成器的输出； 通过公式计算总损失，其中，表示可调参数，表示重建损失； 步骤五：通过得到鉴别分数，鉴别分数超过预设值则判断异常。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学;国网安徽省电力有限公司;国网安徽省电力有限公司超高压分公司;国网智能电网研究院有限公司，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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