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龙图腾网获悉内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司申请的专利基于神经网络的电力变压器放电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：CN120234742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510703189.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于神经网络的电力变压器放电故障诊断方法是由郭红兵;杨玥;郑璐;樊子铭;马钶昊;刘鑫荣设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的电力变压器放电故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及供电系统中电力变压器放电故障诊断技术领域，尤其涉及基于神经网络的电力变压器放电故障诊断方法，包括通过传感器实时采集局部放电信号、油中特征气体数据及供电系统运行参数并统一时间戳；对局部放电信号统计聚合、对电气量参数与放电特征参量标准化处理生成融合特征向量；构建包含实验室模拟数据与实际运行数据的扩展映射关系库；采用卷积神经网络与长短期记忆网络混合结构训练诊断模型；将模型部署于边缘计算设备并通过在线学习、动态验证优化模型性能。该方法解决多源数据融合效率低及神经网络模型对复杂放电模式泛化能力不足的问题，提升供电系统运行稳定性。

本发明授权基于神经网络的电力变压器放电故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的电力变压器放电故障诊断方法，其特征在于，包括： 步骤1，通过部署于电力变压器本体及供电线路的传感器组，实时采集局部放电信号、油中特征气体数据及供电系统运行参数，基于局部放电信号计算得到放电特征参量，并标注时间戳，放电特征参量包括脉冲幅值、频率分布、单位时间放电次数； 步骤2，将步骤1采集的局部放电信号按油中特征气体数据的采样周期进行统计聚合，对步骤1采集的供电系统运行参数与步骤1计算得到的放电特征参量进行标准化处理，生成融合特征向量； 步骤3，采集实验室模拟数据，实验室模拟数据包括局部放电模式、火花放电模式、混合放电模式对应的融合特征向量，并通过实际运行变压器的临时监测装置采集实际运行数据，实际运行数据包括负载突变、温湿度剧烈变化场景下的间歇性电弧模式对应的融合特征向量，基于步骤2生成的融合特征向量、实验室模拟数据以及实际运行数据构建扩展映射关系库，所述扩展映射关系库包括融合特征向量与放电模式的关联数据，放电模式包括混合放电以及间歇性电弧； 步骤4，以步骤3构建的扩展映射关系库中的融合特征向量为输入，采用包括卷积神经网络分支与长短期记忆网络分支的混合神经网络结构训练诊断模型，所述诊断模型输出放电严重程度概率分布； 步骤5，将步骤4训练完成的诊断模型部署于边缘计算设备，利用步骤2实时生成的融合特征向量进行放电故障诊断，并通过在线学习机制更新步骤4训练的诊断模型的参数； 传感器组包括用于采集局部放电信号的高频电流线圈互感器、用于测量放电电压波动的阻容分压器、用于监测油中特征气体数据的在线气体传感器，以及用于获取供电系统运行参数的SCADA系统； 其中，高频电流线圈互感器安装于变压器套管末屏接地线，通过采集局部放电高频电流信号完成步骤1中局部放电信号的获取； 阻容分压器并联于高压绕组出线端，通过测量放电过程的电压波动信号补充局部放电信号的采集； 在线气体传感器集成于变压器油流回路，通过监测氢气、乙炔、总烃、一氧化碳、二氧化碳体积分数完成步骤1中油中特征气体数据的获取； SCADA系统通过Modbus协议接入，通过获取负载电流、电压幅值及环境温湿度完成步骤1中供电系统运行参数的获取； 传感器组及SCADA系统通过GPS或网络时间协议对时，使局部放电信号、油中特征气体数据及运行参数的时间戳一致。

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内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司，其通讯地址为：010020 内蒙古自治区呼和浩特市玉泉区锡林南路21号内蒙古电力科学研究院科研楼；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”。