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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利高速铁路变压器异常监测方法、系统、电子设备及介质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：CN119719864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411940061.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权高速铁路变压器异常监测方法、系统、电子设备及介质是由柴毅;张可;李硕;陈小龙设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本高速铁路变压器异常监测方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种高速铁路变压器异常监测方法、系统、电子设备及介质，属于电力系统监测技术领域。该方法通过构建高速铁路变压器异常监测模型，采集变压器在空载和不同负载下的输入和输出数据构成数据集，并训练该模型以实现对变压器实时运行状态的异常监测。该系统能够有效地利用大量正常运行监测数据建立模型，并通过实际数据在模型给出的概率分布中的概率来判断变压器的运行情况，从而不依赖于故障数据。本发明结合了机理模型和数据驱动方法的优点，通过时变状态空间模型和循环神经网络，既符合变压器的运行机理，又能充分利用监测数据，提高了监测的准确性和可解释性。

本发明授权高速铁路变压器异常监测方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种高速铁路变压器异常监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、采集高速铁路变压器的监测数据，包括在空载和不同负载下的输入和输出数据，构成数据集； 步骤S2、构建高速铁路变压器异常监测模型； 步骤S3、训练高速铁路变压器异常监测模型； 步骤S4、获取高速铁路变压器实时运行数据，进行运行状态的异常监测； 步骤S2中，高速铁路变压器异常监测模型包括高速铁路变压器模型的时变状态空间模型、参数先验矩阵集合、参数掩码矩阵集合和循环神经网络，高速铁路变压器异常监测模型的构建方法如下： 步骤S21、根据变压器的运行机理，建立高速铁路变压器模型的时变状态空间模型； ； 其中，是一个维向量，表示变压器在时刻的运行状态；是一个维向量，表示时刻变压器的输入向量；是维向量，表示时刻变压器的输出向量；，和分别表示时刻变压器的状态转移矩阵、输入矩阵和输出矩阵；和是零均值的高斯噪声，其协方差矩阵分别是和；符号表示高斯分布； 用符号表示时变状态空间模型中的参数集合，，是时变参数； 步骤S22、构建参数先验矩阵集合和参数掩码矩阵集合； 步骤S23、结合步骤S21中的时变状态空间模型，构建循环神经网络； ； 令表示循环神经网络的输出集合，其中、、、和分别是循环神经网络给出的状态转移矩阵预测值、输入矩阵预测值、输出矩阵预测值、的协方差矩阵预测值和的协方差矩阵预测值，、、、、的矩阵维度分别和、、、、相同。

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