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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司经济技术研究院申请的专利基于BP神经网络的变压器内部绝缘寿命预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：CN119227495B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411010137.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于BP神经网络的变压器内部绝缘寿命预测方法及系统是由李智威;张洪;陈理;鄂士平;白尧;张赵阳;王巍;熊一;熊川羽;许汉平设计研发完成，并于2024-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BP神经网络的变压器内部绝缘寿命预测方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于BP神经网络的变压器内部绝缘寿命预测方法及系统，方法先获得变压器历史运行数据，并利用主层次分析法对其进行预处理，然后利用预处理后的变压器历史运行数据对BP神经网络模型进行训练，训练开始时利用结合遗传算法的蚁群算法对BP神经网络模型的初始网络参数进行寻优；基于训练好的BP神经网络模型对变压器的热点温度信息进行预测，将热点温度信息预测值输入绝缘寿命评估模型，获得绝缘寿命评估值，基于蒙特卡洛法将绝缘寿命评估值转为最终的绝缘寿命预测值。本发明利用遗传算法对蚁群算法进行改进，加快了搜索效率和避免陷入局部最优解。

本发明授权基于BP神经网络的变压器内部绝缘寿命预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于BP神经网络的变压器内部绝缘寿命预测方法，其特征在于： 所述预测方法包括以下步骤： S1、获得变压器历史运行数据，并利用主层次分析法对其进行预处理； S2、利用预处理后的变压器历史运行数据对BP神经网络模型进行训练，训练时先利用结合遗传算法的蚁群算法对BP神经网络模型的初始网络参数进行寻优，再基于最优的初始网络参数训练BP神经网络模型； S3、基于训练好的BP神经网络模型对变压器的热点温度信息进行预测； S4、将热点温度信息预测值输入绝缘寿命评估模型，获得绝缘寿命评估值； S5、基于蒙特卡洛法将绝缘寿命评估值转为最终的绝缘寿命预测值； 所述S2包括以下步骤： S21、输入预处理后的变压器历史运行数据； S22、参数初始化：把BP神经网络各节点产生初始的权值和阈值组成的元素记为集合Iwi，设蚂蚁种群中蚂蚁数量为N，蚂蚁的路径坐标为BP神经网络各节点的权值和阈值，设路径i→j为从起点e出发经过节点i、节点j到达终点s，通过非均匀分布处理获得路径i→j的信息素浓度；所述非均匀分布处理的计算公式为： 上式中，vij为节点i到节点j的信息素浓度；dij为节点i到节点j之间的欧式距离；xi,yi、xj,yj、xe,ye、xs,ys分别为节点i、节点j、起点e、终点s的坐标；dse为起点e到终点s的欧式距离；die为节点i到起点e之间的欧式距离；dsj为节点j到终点s的欧式距离；v0为初始信息素浓度； S23、路径选择：将蚂蚁全部置于起点位置，按照以下公式进行移动： 上式中，表示t时刻第k只蚂蚁从节点i到节点j的转移概率；α为启发因子；β为期望因子；vijt为t时刻从节点i到节点j的路径上的信息素浓度；allowedk为第k只蚂蚁移动的下一节点集合；为启发式函数，表示蚂蚁从节点i转移到节点j的期望程度； S24、当所有的蚂蚁都遍历完集合中的元素后，根据以下公式更新路径上的信息素浓度： vijt+n＝1-ρvijt+Δvijt,t+n+h×L-Li→jLi→j； 上式中，vijt+n为t+n时刻从节点i到节点j的路径上的信息素浓度；ρ为信息素挥发系数；Δvijt,t+n为蚂蚁在从节点i到节点j的路径上从t时刻到t+n时刻留下的信息素；L表示之前迭代的最优路径长度；Li→j为当前迭代节点i到节点j的路径长度；h为加强系数； S25、计算每只蚂蚁的适应度函数值，将适应度值小于预设阈值的蚂蚁组成子种群，代入遗传算法进行交叉变异，将交叉变异后的子种群与适应度值大于或等于预设阈值的蚂蚁一起组成新的蚂蚁种群； S26、返回步骤S23迭代计算，直至达到最大迭代次数，输出适应度值最高的蚂蚁作为最优解，将其作为最优的初始网络参数代入BP神经网络； S27、计算BP神经网络的网络误差； S28、判断BP神经网络的网络误差是否小于预设的误差阈值ε0；若是，则训练结束；若不是，则更新BP神经网络的网络参数，返回步骤S27继续训练； 所述S5具体为：在置信区间内对基于绝缘寿命评估模型获得多个绝缘寿命评估值进行蒙特卡洛模拟法分析，建立变压器系统级别的可靠度评估模型，选取置信水平值作为最终的绝缘寿命预测值。

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