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龙图腾网获悉国电南瑞科技股份有限公司申请的专利一种变压器铁芯接地电流在线预测方法、装置、存储介质及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：CN114925718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210343666.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种变压器铁芯接地电流在线预测方法、装置、存储介质及故障诊断方法是由吕顺利;单淼轩;丁杰;王伟;周捷;张海滨;国中琦;李金波;罗欣;张冰;董璇;侯宇;张鹏;左红兵;刘世裕;曹东宏;裴煜设计研发完成，并于2022-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变压器铁芯接地电流在线预测方法、装置、存储介质及故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变压器铁芯接地电流在线预测方法、装置、存储介质及故障诊断方法，包括：采集影响变压器铁芯接地电流的特征量实时数据，并进行预处理；将预处理后的特征量实时数据输入至预先构建并训练好的SSA优化BP神经网络模型中，获取变压器铁芯接地电流在线预测结果；SSA优化BP神经网络模型的训练方法包括：采集影响变压器铁芯接地电流的特征量历史数据；根据输入矩阵维度搭建BP神经网络模型，依据特征量历史数据对所搭建的BP神经网络模型进行模型训练，并在训练过程中采用SSA算法优化BP神经网络模型参数，得到SSA优化BP神经网络模型。本发明能够对变压器铁芯接地电流的未来数据做出预测，以便及时防范和控制变压器铁芯多点接地故障的发生。

本发明授权一种变压器铁芯接地电流在线预测方法、装置、存储介质及故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种变压器铁芯接地电流在线预测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集影响变压器铁芯接地电流的特征量实时数据，并进行预处理； 将预处理后的特征量实时数据输入至预先构建并训练好的BP神经网络模型中，获取变压器铁芯接地电流在线预测结果； 其中，BP神经网络模型的输入矩阵维度是根据影响变压器铁芯接地电流的、关联度高于设定阈值的特征量确定的；BP神经网络模型由影响变压器铁芯接地电流的特征量历史数据训练并由麻雀搜索算法SSA优化获取； 还包括：更新BP神经网络模型的权重，具体包括： 根据载入的输入矩阵，获取当前时刻t的铁芯接地电流真实值及前一时刻对当前时刻的铁芯接地电流预测值，根据公式（1）计算误差为： （1） 基于误差函数，计算更新的权重更新： （2） 式中，表示在epoch次数内第i次更新的权重，其初始值为BP神经网络模型上一时刻训练完成时的权重矩阵；i=1,2…N，N为epoch次数；代表输入层到隐藏层的权重；代表隐藏层到输出层的权重；为学习率；为预设的常数取值；累积量为在线更新过程中第i次更新的值，通过公式（3）获取： （3） 式中，为衰减速度；为引入的累计变量，的初始值；为第i-1次迭代的值； 重复上述步骤更新误差函数，直至达到预设的终止条件，最终得到当前时刻更新的权重矩阵。

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