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龙图腾网获悉内蒙古电力(集团)有限责任公司乌海供电分公司申请的专利一种变压器运行状态评估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：CN120541762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510619759.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种变压器运行状态评估方法及系统是由宁飞;杨钰炜;苏勇;樊刚;翟文杰;魏旭刚;任凤君;王智;银绍杰;李睿;陈晓阳;王正南设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变压器运行状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变压器运行状态评估方法及系统，属于变压器运行监测领域，包括以下步骤：S1、同步采集多物理场参数，输出时间对齐的多模态数据矩阵以及空间配准后的传感器网络坐标；S2、利用动态拓扑图神经网络，输出时空关联特征张量和故障敏感特征向量；S3、对电流温漂数据进行误差补偿，并将补偿后的电流温漂数据、时空关联特征张量、故障敏感特征向量进行多模态注意力融合，输出融合特征向量；S4、生成标准化健康指数和故障风险热力图。采用上述一种变压器运行状态评估方法及系统，通过量子同步→动态特征→误差补偿→可解释评估→闭环优化的全链条创新，实现变压器状态评估准确率从82％提升至97％，运维成本降低55％。

本发明授权一种变压器运行状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种变压器运行状态评估方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、同步采集多物理场参数，并在进行预处理后，输出时间对齐的多模态数据矩阵以及空间配准后的传感器网络坐标； S2、利用动态拓扑图神经网络，提取多模态数据矩阵以及空间配准后的传感器网络坐标中的时空特征，输出时空关联特征张量和故障敏感特征向量； 步骤S2具体包括以下步骤： S21、构建动态邻接矩阵； S211、基于传感器网络坐标Preg计算初始邻接权重 式中，pj表示第j个节点传感器的原始坐标，且pj∈Praw；σs表示空间尺度参数，且若pi与pj之间的欧式距离大于3σs时，视为无直接空间关联； S212、引入多模态数据矩阵Xsync得到动态调整权重 式中，ρ表示动态耦合强度系数；Corr·表示滑动Pearson相关系数；TW表示时间窗口长度；xit-TW:t表示第i个节点传感器在时间窗口[t-TW:t]内的观测序列，且xit-TW:t∈Xsync； S213、融合初始邻接权重和动态调整权重得到融合权重Aijt： 式中，λij表示空间-时间权重平衡系数，且若λij＝1表示仅考虑空间距离，若λij＝0表示仅考虑时序相关性；σZ表示Sigmoid函数； S214、基于融合权重Aijt，输出动态邻接矩阵 S22、利用动态拓扑图神经网络提取时空特征； S221、利用动态拓扑图神经网络的图卷积层，基于动态邻接矩阵At聚合邻域节点传感器信息： 式中，Hl+1和Hl分别表示第l+1层和第l层节点特征矩阵；表示图卷积权重矩阵，且dl和dl+1分别为第l层和第l+1层特征维度；表示偏置项；ReLU·表示激活函数； 同时利用动态拓扑图神经网络的时间卷积层从节点特征序列中提取时序模式： Zt＝CausalConv1DHL,WT,kd＝311； 式中，WT表示时间卷积核；HL表示最后一层图卷积输出的特征矩阵；kd表示卷积宽度； S222、输出时空特征矩阵d表示最终特征维度； S23、生成时空关联特征张量； S231、将Zt按时间窗口长度TW分段，堆叠为三维张量得到时空关联特征张量Zi,j,kt并输出： S24、提取故障敏感特征向量； S241、基于注意力机制计算各节点传感器的故障敏感权重Wi： 式中，qT表示注意力查询向量的转置；Vzit和Vzjt分别表示第i个节点传感器和第j个节点传感器的时空特征矩阵的投影矩阵； S242、进行特征融合生成故障敏感向量ffault： S243、输出故障敏感向量ft＝ffault∈Rd； S3、对电流温漂数据进行误差补偿，并将补偿后的电流温漂数据、时空关联特征张量、故障敏感特征向量进行多模态注意力融合，输出融合特征向量； S4、基于融合特征向量、历史故障数据，利用SHAP值与失效物理模型生成标准化健康指数和故障风险热力图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人内蒙古电力(集团)有限责任公司乌海供电分公司，其通讯地址为：016000 内蒙古自治区乌海市海勃湾区新华东街57号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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