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龙图腾网获悉中海油能源发展装备技术有限公司申请的专利一种基于改进粒子群优化算法的变压器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：CN116151302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202211541776.5，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种基于改进粒子群优化算法的变压器故障诊断方法是由吕璐;崔庆伟;吕应刚;傅祥廉;孙鑫磊设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进粒子群优化算法的变压器故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进粒子群优化算法的变压器故障诊断方法，包括：获取变压器的油气色谱含量和故障类型，作为样本数据；利用所述样本数据对预先构建的GRNN网络进行训练；利用改进后的粒子群算法对训练后的GRNN网络的参数进行优化，得到最终的故障诊断模型；利用最终的故障诊断模型对变压器的实时数据进行诊断，判断变压器是否存在故障，并输出故障类型。本发明训练收敛速度快，且能够对变压器的综合性故障进行准确诊断。

本发明授权一种基于改进粒子群优化算法的变压器故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进粒子群优化算法的变压器故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取变压器的油气色谱含量和故障类型，作为样本数据； 利用所述样本数据对预先构建的GRNN网络进行训练； 利用改进后的粒子群算法对训练后的GRNN网络的参数进行优化，得到最终的故障诊断模型； 利用最终的故障诊断模型对变压器的实时数据进行诊断，判断变压器是否存在故障，并输出故障类型； 利用改进后的粒子群算法对训练后的GRNN网络的参数进行优化的过程包括： 设置改进粒子群算法的初始值； 将GRNN网络的输出值与实际标签的均方根误差函数作为粒子群算法的适应度函数； 对于每个粒子，将其当前位置的适应度函数值与其经历过的最好位置的适应度函数值作比较，如果较好，则将其对应的位置作为最优位置； 对每个粒子，将其当前位置的适应度函数值与全局所经历的最好位置的适应函数度值作比较，如果较好，则记录该粒子序号，并将其对应的位置作为最优位置； 利用改进粒子群算法的速度和位置更新公式更新粒子的位置和速度； 当迭代次数达到最大值时，采用搜索到的最优位置作为GRNN网络的平滑因子； GRNN网络的输出值与实际标签的均方根误差函数的表达式为： ； 式中，为输入测试样本Ｂ时GRNN网络输出的预测输出；为测试样本Ｂ的实际标签。

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