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[发明专利]一种变压器故障诊断方法-CN202210737413.2在审
发明人：邓胜初;武利会;罗春风;郑琪;雷剧璋;王彦东;刘秀甫;温玉琦;曾浩桂 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司佛山供电局
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种变压器故障诊断方法，涉及变电站设备故障诊断技术领域，通过获取变压器绝缘油中的特征气体数据对变压器进行故障诊断，根据所述特征气体数据和预设的变压器故障诊断程序对变压器进行故障诊断，获取第一诊断结果；根据所述特征气体数据和预设的变压器故障诊断模型对所述变压器进行故障诊断，获取第二诊断结果；然后通过判断第一诊断结果和第二诊断结果的一致性来确定变压器最终的故障诊断结果，解决了现有技术进行变压器故障诊断时，采用单一诊断方法存在故障误判的技术问题。
一种变压器故障诊断方法

[发明专利]一种基于MEA-SVM分类机的变压器故障诊断方法-CN202210524421.9有效
发明人：王洋;刘迪迪;张誉川;赵曼卿;张晶蕊;张博;杜燕 -专利权人：西安工程大学
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MEA‑SVM分类机的变压器故障诊断方法，所述基于MEA‑SVM分类机的变压器故障诊断方法包括：S1：获取变压器初始数据；S2：对所述变压器初始数据进行气体提取处理，得到变压器故障样本数据；S3：对所述变压器故障样本数据进行预处理，得到预处理数据；S4：根据所述预处理数据，利用思维进化算法和支持向量机原理，建立变压器故障诊断模型；S5：根据所述变压器故障样本数据，利用所述变压器故障诊断模型，得到变压器故障诊断结果。本发明所提供的基于MEA‑SVM分类机的变压器故障诊断方法，能够提高变压器故障的分类能力和故障诊断的准确性。
一种基于 mea svm 分类机变压器故障诊断方法

[发明专利]一种基于大数据的电力变压器故障诊断系统及方法-CN202110500224.9在审
发明人：彭祥礼;徐焕;刘芬;查志勇;余铮;胡率;龙霏;王敬靖;冯浩;代荡荡;李晶;黄杰;钟童庆 -专利权人：徐焕
申请日： 2021-05-08 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于大数据的电力变压器故障诊断系统，包括：数据获取模块用于获取变压器运行状态的DGA监测数据；大数据清洗模块用于对DGA监测数据进行大数据清洗，得到清洗后的数据；特征量提取模块用于对清洗后的数据采用粗糙集约简分析提取变压器故障特征参量；故障诊断模块用于建立变压器故障诊断模型，用训练集训练变压器故障诊断模型，用测试集测试训练好的变压器故障诊断模型，将变压器故障特征参量输入测试好的变压器故障诊断模型中进行故障诊断，输出变压器的故障诊断结果通过对DGA监测数据进行数据清洗，将约简后的故障特征及样本集作为故障诊断模型的训练依据，降低了故障诊断模型的复杂度，提高了故障诊断结果的准确性。
一种基于数据电力变压器故障诊断系统方法

[发明专利]模型训练和变压器故障诊断方法、装置、设备和存储介质-CN202210832346.2在审
发明人：杨浩巍;翟志祥;刘寒寒;马坤鹏 -专利权人：上海思源弘瑞自动化有限公司
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型训练和变压器故障诊断方法、装置、设备和存储介质，其中，该方法包括：获取样本气体数据和所述样本气体数据对应的变压器故障标识；根据所述样本气体数据，确定样本特征值；采用所述样本特征值和所述变压器故障标识，对组合机器学习模型进行训练，得到变压器故障诊断模型；所述变压器故障诊断模型用于对变压器进行故障诊断。通过本发明的技术方案，可以提高变压器故障诊断效率，获得更加精确的变压器故障诊断结果。
模型训练变压器故障诊断方法装置设备存储介质

[发明专利]变压器机械故障诊断方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310670575.3在审
发明人：吕学宾;李琮;刘春明;王宁;韦良;王淑颖;王云鹏;刘晓;王思源;李晓磊;王全 -专利权人：国网山东省电力公司济南供电公司
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G01M13/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种变压器机械故障诊断方法、装置、计算机设备及存储介质，属于变压器机械故障诊断技术领域，方法包括以下步骤：采集待测变压器声纹信号；对变压器声纹信号进行预处理，形成变压器故障样本数据集；采用条件深度卷积生成式对抗网络对变压器声纹信号进行数据增强；建立变压器机械故障诊断模型并训练模型；利用训练后的变压器机械故障诊断模型对待测变压器声纹信号进行故障诊断。本发明不仅通过条件深度卷积生成式对抗网络实现了变压器故障样本数据的扩充，而且采用基于卷积神经网络和门控循环单元网络的变压器机械故障诊断模型，有效提高了故障诊断精度。
变压器机械故障诊断方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]变压器故障诊断方法-CN201610837671.2在审
发明人：鄢小虎;王珊珊;向冬冬;文正其;李穆;施磊;任云霄;顾然;张海龙 -专利权人：国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
申请日： 2016-09-21 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种变压器故障诊断方法，包括如下步骤1)、收集故障案例，并对案例进行整理归类；2)、建立故障诊断规则库；3)、根据变压器状态进行故障诊断；4)、输出故障诊断结果。本发明基于规则推理的变压器并行故障诊断服务，通过OpenMP对基于规则推理的变压器故障诊断算法进行多核并行加速，采用WebService方式封装该算法，并对外提供服务；实现了不同平台不同语言间的算法调用，接口清晰灵活，故障诊断准确率高，运行时间短，非常适合对各个电压等级的变压器进行故障诊断。
变压器故障诊断方法

[发明专利]一种变压器声振故障诊断方法、系统、设备及存储介质-CN202210192886.9在审
发明人：徐建南;焦飞;雷龙武;张中浩;谈元鹏;刘冰倩;黄建业 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种变压器声振故障诊断方法、系统、设备及存储介质，包括：获取待诊断变压器的声振信号；将所述待诊断变压器的声振信号输入到声振故障诊断智能体中，通过声振故障诊断智能体根据所述声振信号进行声振故障识别，获得所述待诊断变压器的声振故障诊断结果，该方法、系统、设备及存储介质能够准确对变压器进行在线故障诊断。
一种变压器故障诊断方法系统设备存储介质

[发明专利]一种油浸式变压器故障诊断方法及装置-CN202110901201.9在审
发明人：王守鹏;袁敬中;房方;刘亚娟;姜宇;张立斌;高杨;秦砺寒;运晨超;郭昊;吕科;刘素伊;谢景海;陈蕾;仝冰冰;赵旷怡;刘沁哲;付玉红;许颖;敖翠玲;李栋梁;张金伟;傅守强;陈翔宇;肖巍;许芳;郭嘉;孙密;苏东禹;杨林;王畅;田静伊;刘洪雨;肖林 -专利权人：国网冀北电力有限公司经济技术研究院;北京京研电力工程设计有限公司;华北电力大学
申请日： 2021-08-06 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种油浸式变压器故障诊断方法及装置，涉及变压器故障诊断技术领域，主要目的在于提高变压器故障诊断的正确性；主要技术方案包括：确定多组数值，其中，每一组所述数值中均包括有针对变压器故障诊断模型设置的连接权值和阈值；使用遗传算法对所述多组数值进行优化，确定目标连接权值和目标阈值；使用所述目标连接权值和所述目标阈值，调整待训练的变压器故障诊断模型；采用训练样本集训练调整后的变压器故障诊断模型，其中，所述训练样本集中的训练样本基于油浸式变压器的油中的气体数据而得；使用训练后的变压器故障诊断模型对所述油浸式变压器进行故障诊断。
一种油浸式变压器故障诊断方法装置

[发明专利]一种油浸变压器故障诊断方法-CN202211483929.5在审
发明人：华越;史春旻;承超;王天序;沈心怡 -专利权人：国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明涉及主要油浸式变压器故障诊断领域，尤其涉及一种油浸变压器故障诊断方法，包括构建变压器故障数据集；根据变压器故障数据集，分别建立基于多分类相关向量机、基于多分类支持向量机和基于反向传播神经网络的变压器故障诊断模型；将待诊断的特征参数分别输入第一变压器故障诊断模型、第二变压器故障诊断模型和第三变压器故障诊断模型，获取三种诊断结果数据；将三种诊断结果数据通过DS证据理论进行证据融合，输出最终诊断结果。本发明利用DS证据理论对三种算法输出结果进行融合，相较单一算法，本发明诊断精确度、连续性和可靠性进一步提升。
一种变压器故障诊断方法

[发明专利]一种基于MPA-SVM的变压器故障诊断方法及装置-CN202210310826.2在审
发明人：窦春霞;崔闻天;岳东;张占强;张智俊 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MPA‑SVM的变压器故障诊断方法及装置，所述方法包括：采集变压器运行数据；利用预先构建的变压器故障诊断模型对变压器运行数据进行故障诊断，得到变压器运行数据对应的故障类型；其中，所述变压器故障诊断模型采用基于海洋捕食者算法优化的支持向量机模型所述装置包括数据采集模块、变压器故障诊断模型和模型优化模块。本发明采用的变压器诊断模型准确率高，能够更准确的识别出变压器故障情况，对变压器检修工作具有积极意义，有利于变压器乃至整个电力系统的稳定运行。
一种基于 mpa svm 变压器故障诊断方法装置

[发明专利]一种利用可拓学与粗糙集理论相结合的电力变压器故障诊断方法-CN200810058265.1无效
发明人：束洪春;胡泽江;董俊;孙士云;刘可真;唐岚;刘志坚;孙向飞;杨毅;常勇;单节杉;刘永泰 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2008-04-08 - 公布日： 2008-08-27 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种利用可拓学与粗糙集理论相结合的电力变压器故障诊断方法。属电力主设备故障诊断技术领域。本发明以粗糙集属性约简方法对各种故障类型所需要的属性条件进行初步约简分类，然后建立变压器故障诊断的物元模型，以DGA测试数据作为变压器故障诊断属性集，以变压器标准故障模式作为变压器故障诊断决策集，利用可拓关联函数计算各种故障程度，定义故障取舍规则以确定变压器故障。本发明以某台变压器为实例进行分析，其诊断结果与实际情况相符；收集76条变压器DGA信息，利用该方法进行故障诊断，诊断正确率与IEC三比值法相比较高。
一种利用可拓学粗糙理论相结合电力变压器故障诊断方法

[发明专利]一种变压器故障诊断系统和方法-CN202211386475.X在审
发明人：王怀祥;吕峤;张瑞臣;马党国;杨天;方政;牛斌;郭剑雄;张平;王天阔;于龙飞;王华卫 -专利权人：华电电力科学研究院有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本申请涉及一种变压器故障诊断系统和方法，其中，该方法包括：通过第一故障诊断单元，判断变压器内部是否发生局部放电类故障；通过第二故障诊断单元，判断变压器是否发生过热性故障和/或放电性故障；根据在线监测数据、带电检测数据和离线预防性试验数据，通过第三故障诊断单元综合分析判断变压器是否发生故障及故障类型。通过本申请，解决了现有变压器的故障诊断准确率低的问题，实现了基于多单元和多维度数据的变压器联合诊断，联合多源有效数据相互印证，排除干扰，提高了变压器故障诊断的准确率。
一种变压器故障诊断系统方法

[发明专利]一种基于模糊Petri网的变压器故障诊断方法及系统-CN202310467681.1在审
发明人：丁健;李巍;郝越峰;卢兴福;曹俊;王颖舒;王勋;邱志昂;李宏才;王竹 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F30/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊Petri网的变压器故障诊断方法及系统，其特征在于，包括：基于变压器各故障类型与故障信息建立故障关联关系；根据故障关联关系，基于模糊Petri网构建变压器故障诊断模型；通过变压器故障诊断模型对实时采集的变压器故障类型进行正反向推理，得到故障类型的故障原因。本发明通过Petri网结构和模糊理论建立了系统的评估标准体系和完整的理论基础，使用变压器故障诊断模型进行正反向推理，合理推演变压器故障因果关系及传播途径，提高了变压器故障诊断准确性和效率，实现了故障诊断过程自动化，并能够发现引发故障类型的具体部件，缩小了检修范围，为实际检修工作提供参考性。
一种基于模糊 petri 变压器故障诊断方法系统

[发明专利]基于LightGBM优选特征与COA-CNN模型的变压器故障诊断方法-CN202310697655.8在审
发明人：白兴东;张学亮;牛欢欢;蒋迪楠 -专利权人：国网甘肃省电力公司;国网甘肃省电力公司超高压公司
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明涉及变压器故障诊断技术领域，特别涉及基于LightGBM优选特征与COA‑CNN模型的变压器故障诊断方法，包括如下步骤：步骤一、变压器故障诊断的数据处理；首先，以采集的变压器的故障样本数据与相应的故障类型标签共同构成初始数据集，再对初始数据集进行数据处理与特征变量优选；然后，通过COA算法对CNN的超参数进行迭代优化和更新；步骤二、变压器故障诊断的模型搭建以及变压器的故障诊断；将采集到的变压器油中溶解气体数据输入训练好的COA‑CNN模型中，即可诊断出变压器当前状态与故障类型。该模型对检修人员及时掌握变压器状态具有一定参考意义。
基于 lightgbm 优选特征 coa cnn 模型变压器故障诊断方法

[发明专利]一种变压器故障诊断方法、装置及存储介质-CN201711189060.2在审
发明人：赵宏宇;赵玉芳;宣东海;李红云;王康;王国彬;施广宇 -专利权人：北京国网富达科技发展有限责任公司;国网福建省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2017-11-24 - 公布日： 2018-07-31 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：本发明提供了变压器故障诊断方法、装置及存储介质。所述方法包括：获取变压器油色谱故障历史数据，并对所述变压器油色谱故障历史数据进行属性划分；利用Relief‑F算法计算各个属性的权重，进行特征选取；采用K‑means算法对选取出的特征进行聚类分析，生成变压器故障诊断模型；获取变压器油色谱故障实时数据，将所述变压器油色谱故障实时数据输入到所述变压器故障诊断模型中，利用K‑means算法得到对变压器故障的实时诊断结果。本发明构建一种变压器故障诊断模型，利用油中特征气体的特点及时发现变压器内部的潜伏性故障，实现了变压器故障的智能诊断，保障了设备和电网的安全运行。
变压器故障诊断变压器油色谱故障历史数据变压器故障存储介质实时数据算法潜伏性故障安全运行聚类分析实时诊断算法计算特征气体特征选取智能诊断构建权重变压器电网发现

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