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龙图腾网获悉山东华电节能技术有限公司申请的专利一种基于机器学习的变压器运行状态智能识别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：CN121144969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511687064.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于机器学习的变压器运行状态智能识别方法是由刘广耀;王新;邹萌;王海涛;汪大海;李文龙;姜培朋;王佳浩设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的变压器运行状态智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种基于机器学习的变压器运行状态智能识别方法，应用于110kV～500kV变压器及其在线监测系统的边—云协同架构中。该方法基于多通道清洗数据提取多模态特征，引入融合核特征映射与Koopman算子的模态增强TCN模型，实现时—频耦合建模与隐空间状态表征。模型通过Sherman–Morrison增量更新机制实现在线递推与工况自适应跟踪，输出运行状态识别结果与风险评分，并通过IEC61850GOOSE协议实现毫秒级告警联动，为变电站变压器智能监测与运维提供高精度、可追溯的技术支撑。

本发明授权一种基于机器学习的变压器运行状态智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的变压器运行状态智能识别方法，应用于变压器及其在线监测系统的边—云协同架构中，所述在线监测系统包括：边缘计算单元、变电站站控系统和站控层；其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤S1：边缘计算单元持续采集变压器的多源传感数据和运行状态数据，并通过IEEE1588PTP进行纳秒级授时对齐，形成多通道原始数据； 步骤S2：针对多通道原始数据的各个通道，执行异常值检测、扩展卡尔曼滤波去噪处理和数据补全，获取多通道清洗数据； 步骤S3：基于多通道清洗数据，提取多源物理量并构建多模态特征数据； 步骤S4：以TCN模型为基础，通过多模态特征数据对TCN模型进行训练，得到训练后模态增强TCN模型；通过训练后模态增强TCN模型，输出变压器运行状态识别结果及风险评分； 步骤S5：预设风险阈值，当风险评分超过风险阈值时，触发告警联动机制； 步骤S4具体包括以下步骤： 步骤S41：对多模态特征数据进行时间窗口化处理，在滑动窗口内建立块-Hankel嵌入矩阵，基于块-Hankel嵌入矩阵，采用显式近似高斯核的随机傅里叶特征映射方法进行有限维核空间映射，得到核特征快照； 步骤S42：定义核特征空间，以核特征快照为基础，在核特征空间内初始化稳定化逆度量矩阵；基于稳定化逆度量矩阵构建得到Koopman算子；当时间滑动窗口前移时，定义输入更新矩阵与输出更新矩阵，计算局部权矩阵，并引入Sherman–Morrison公式执行常数级复杂度的在线递推更新，以增量方式更新稳定化逆度量矩阵与Koopman算子，生成更新后Koopman算子，对更新后Koopman算子进行谱分解，得到主模态特征对，形成时-频耦合的动态模态特征； 步骤S43：将时-频耦合的动态模态特征注入TCN模型中，经多轮训练与优化后，得到训练后模态增强TCN模型； 步骤S44：通过训练后模态增强TCN模型，输出变压器运行状态识别结果及风险评分。

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