国网甘肃省电力公司电力科学研究院;国网甘肃省电力公司;中国农业大学;北京中恒博瑞数字电力科技有限公司牛炜获国家专利权
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龙图腾网获悉国网甘肃省电力公司电力科学研究院;国网甘肃省电力公司;中国农业大学;北京中恒博瑞数字电力科技有限公司申请的专利一种变压器故障诊断方法、装置、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：CN119807951B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411851456.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种变压器故障诊断方法、装置、设备及介质是由牛炜;宋军;包艳艳;杨晶;段军红;白文远;陈维;刘罡;保承家;刘康;王海龙;史玉涛;刘睿轩;王佩;夏越;宋瑞凯;陈立新设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种变压器故障诊断方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变压器故障诊断方法、装置、设备及介质，涉及变压器故障诊断技术领域，本发明采用太赫兹时域光谱技术获取变压器故障绝缘油的太赫兹光谱信息，并利用互补集合经验模态分解CEEMD分解太赫兹光谱序列数据，求取分解后的每个子序列的模糊熵，以形成反映变压器故障状态的特征量，该过程只提取变压器绝缘油的太赫兹光谱信息并进行处理，忽视绝缘油、内外环境和变压器设备本身的影响，而后根据正则化极限学习机RELM和徒步优化方法HOA建立全新变压器故障诊断模型，根据变压器故障诊断模型诊断出变压器的故障类型，大幅提升对变压器故障诊断的准确度。
本发明授权一种变压器故障诊断方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种变压器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集变压器绝缘油的太赫兹时域光谱信号数据，并形成时域序列数据； 采用互补集合经验模态分解CEEMD对时域序列数据进行分解，获得不同中心频率的本征模态分量IMFs子序列；采用模糊熵FE方法获取每个本征模态分量IMFs子序列的模糊熵值，并将每个本征模态分量IMFs子序列的模糊熵值组成多个特征列向量； 构建基于正则化极限学习机RELM的变压器故障诊断模型；采用多个特征列向量对变压器故障诊断模型进行训练，在训练过程中采用徒步优化方法HOA对变压器故障诊断模型进行模拟约束，以更新变压器故障诊断模型的模型参数，得到训练后的变压器故障诊断模型； 将待测的变压器的特征列向量输入至训练后的变压器故障诊断模型中，获得诊断后变压器的故障类型。
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