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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种面向变压器绕组的边缘智能数据采集方法、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：CN120822438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511333696.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种面向变压器绕组的边缘智能数据采集方法、设备及介质是由张辉;苏剑锋;刘斌;付冰洋;李晓林;甘伟涵;李飞;李华;杨阳;范茂金;杨航康;谢珂;邵春;牟景艳设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向变压器绕组的边缘智能数据采集方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向变压器绕组的边缘智能数据采集方法、设备及介质，属于变压器绕组状态监测技术领域，包括构建多通道高精度同步采样单元，进行变压器绕组的多物理量的实时采集；基于变压器绕组的电磁热力耦合特性，构建数字孪生模型进行辅助状态评估；针对变压器绕组多源异构数据，采用奇异值分解与注意力机制结合进行特征提取；引入强化学习算法，对提取的特征进行动态优化并根据绕组状态动态调整采样策略，并对关键状态指标进行异常检测，通过综合性能指标评估性能。本发明通过数据采集与智能分析一体化的系统性创新，实现了变压器绕组状态监测性能的根本性提升。

本发明授权一种面向变压器绕组的边缘智能数据采集方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向变压器绕组的边缘智能数据采集方法，其特征在于：包括， 构建多通道高精度同步采样单元，进行变压器绕组的多物理量的实时采集； 基于变压器绕组的电磁热力耦合特性，构建数字孪生模型进行辅助状态评估； 针对变压器绕组多源异构数据，采用奇异值分解与注意力机制结合进行特征提取； 引入强化学习算法，对提取的特征进行动态优化，并根据绕组状态动态调整采样策略，并对关键状态指标进行异常检测，通过综合性能指标评估性能； 所述数字孪生模型包括，基于变压器绕组的电磁热力耦合特性，构建数字孪生模型，通过虚拟模型精确再现绕组的动态行为，辅助状态评估和预测性维护： xt+1＝Axtxt+Bxtut+wt 其中，Axt∈Rn×n为非线性状态转移矩阵，Bxt∈Rn×m为非线性控制矩阵，ut∈Rm为控制输入向量，wt∈Rn为过程噪声向量，n表示系统状态变量的维度，xt+1为在t+1时的M通道采样数据向量，m表示控制输入向量的维度； 所述对提取的特征进行动态优化包括，引入强化学习算法，通过动态优化数据采集与处理策略，定义综合价值函数Jst,at为： 其中，Dvirtual与Dphysical分别表示虚拟模型与物理系统状态，Rwindingt+τ为绕组状态评估奖励函数，γτ为未来τ步的折扣因子，β1、β2、β3为权重系数，εt+τ为模型不确定性项或环境波动惩罚项，为当前状态与动作下的期望综合价值函数；表示在经验数据分布D下对未来τ步采样轨迹的期望值，t为时间步长，Time为总时间步长，at表示在时间步t在st特征提取时所执行动作； 基于当前综合价值函数，更新Q函数： 其中，Qmodel与Qdata分别为基于数字孪生模型预测和实际数据的Q值函数，λ∈[0,1]为平衡因子，Qintegrated为最终集成后的策略函数，a'为下一个时间步的最优动作，st+1表示t+1时的特征提取的结果； 同时引入边缘计算效率因子ηedge，修正Q函数更新： Qedgest,at＝ηedgeQintegratedst,at+1-ηedgeQlocalst,at 其中，Qlocal为仅基于本地数据的Q值估计函数。

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