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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司杭州市余杭区供电公司;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司申请的专利一种基于多维数据融合的变压器套管缺陷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：CN120670970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511173308.0，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于多维数据融合的变压器套管缺陷监测方法及系统是由朱杰;姚海燕;夏红军;史宇超;黄佳斌;王玥;顾越;王德君;张甜甜;乔永亮;孙宇东设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维数据融合的变压器套管缺陷监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维数据融合的变压器套管缺陷监测方法及系统，采集变压器套管内部多个监测点的压力数据序列和温度数据序列，并基于滑动窗口机制建立多维数据矩阵；根据多维数据矩阵识别压力场重构事件，并获取温度变化相对于压力变化的响应时间差异矩阵，以对温度数据序列进行时序校正；利用加权融合建立油位变化与压力、温度之间的动态关联模型，并确定压力、温度的权重分配方案；根据动态关联模型和权重分配方案对实时采集的压力数据序列和温度数据序列进行多维数据融合，并根据获得的多维特征向量进行变压器套管缺陷监测，获得监测结果。本发明能够提高套管缺陷识别的准确性和套管缺陷监测的可靠性。

本发明授权一种基于多维数据融合的变压器套管缺陷监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维数据融合的变压器套管缺陷监测方法，其特征在于，包括： 根据预设的采集频率采集变压器套管内部多个监测点的压力数据序列和温度数据序列，并基于滑动窗口机制建立包含监测点位置、采集时间点、压力和温度的多维数据矩阵； 根据所述多维数据矩阵获取每个监测点在各个采集时间点的压力变化率，并在根据压力变化率判定触发压力场重构事件时，获取压力场重构的起始监测点和起始时间点； 基于所述起始时间点和所述多维数据矩阵获取每个监测点的温度变化相对于压力变化的时间延迟系数，并建立包含监测点位置和时间延迟系数的响应时间差异矩阵； 基于所述起始监测点和所述响应时间差异矩阵对所述多维数据矩阵中的温度数据序列进行时序校正，获得校正数据矩阵； 基于所述起始监测点和所述校正数据矩阵建立变压器套管内部的油位变化与压力、温度之间的动态关联模型，并确定所述动态关联模型中的压力和温度的权重分配方案； 根据所述动态关联模型和所述权重分配方案，对实时采集的压力数据序列和温度数据序列进行多维数据融合，建立包含压力、温度和油位变化的多维特征向量，并根据所述多维特征向量进行变压器套管缺陷监测，获得监测结果；其中，所述监测结果包括缺陷类型及其严重程度； 所述基于所述起始监测点和所述校正数据矩阵建立变压器套管内部的油位变化与压力、温度之间的动态关联模型，并确定所述动态关联模型中的压力和温度的权重分配方案，具体包括： 根据所述校正数据矩阵中的每个监测点的压力数据序列和校正后温度序列，采用流体力学原理推算变压器套管内部的油位变化序列； 基于皮尔森相关系数分别计算所述油位变化序列与所述起始监测点的压力数据序列、每个监测点的校正后温度序列之间的相关系数； 将计算获得的每个相关系数与预设的关联阈值进行比较，当任一相关系数小于所述关联阈值时，将对应的相关系数关联的压力数据序列或校正后温度序列的权重调整为对应的相关系数与所述关联阈值的比值，否则，保持初始权重不变，以获得所述起始监测点的压力数据序列和每个监测点的校正后温度序列的权重分配方案； 根据所述权重分配方案对所述起始监测点的压力数据序列和每个监测点的校正后温度序列进行加权融合处理，得到综合参数序列； 采用最小二乘法建立所述油位变化序列与所述综合参数序列之间的线性对应关系，以获得变压器套管内部的油位变化与压力、温度之间的动态关联模型。

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