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龙图腾网获悉江苏东西柿科技有限公司申请的专利一种基于数字孪生的电力变压器故障预测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：CN120873820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511370033.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于数字孪生的电力变压器故障预测方法及系统是由朱洪民;蔡诗伟;祁凡;蒋丽丽;夏添;陈涛;姚德宏设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的电力变压器故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力数据处理领域，具体为一种基于数字孪生的电力变压器故障预测方法及系统。包括获取聚焦数据集，构建包括多物理场耦合的待校准基准模型；通过贝叶斯校准方法对预设的不确定性参数进行调整，输出数字孪生模型；采用填充空间实验设计法选取故障锚点，对故障锚点进行仿真生成训练代理模型的样本，利用代理模型生成虚拟故障样本集；根据传感器的噪声特性对所述虚拟故障样本集进行增强处理，得到增强故障样本集；提取空间特征和时间序列特征，组成特征向量数据集，作为训练数据采用多任务学习架构训练故障预测模型。本发明通过数字孪生模型与代理模型，生成大量故障样本，为变压器的状态检修与健康管理提供了全面的决策支持。

本发明授权一种基于数字孪生的电力变压器故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的电力变压器故障预测方法，其特征在于，包括： 获取包含电力变压器相关的几何数据、材料数据及历史试验数据的聚焦数据集； 基于所述聚焦数据集和待仿真故障类型构建待校准基准模型；并通过贝叶斯校准方法对所述待校准基准模型中进行调整，根据历史测试档案中的包含边界条件与激励源的试验工况，运行主导物理场域进行耦合仿真，计算多维关键性能指标的仿真值；将所述仿真值与试验实测值进行量化比较，计算综合误差并得到模型差异函数；启动闭环优化流程，通过贝叶斯校准方法迭代反向微调所述待校准基准模型中预设的不确定性参数，当所述综合误差在预设阈值内时且所述模型差异函数收敛时，输出数字孪生模型；所述不确定性参数包括：关键材料属性的容差范围、尺寸公差和边界条件的波动范围； 通过所述数字孪生模型采用填充空间实验设计法，在预定义的复合故障参数空间内选取参数组合作为故障锚点，对所述故障锚点进行仿真分析，生成包含故障参数输入的锚点样本来训练代理模型，利用所述代理模型生成虚拟故障样本集；根据传感器的噪声特性对所述虚拟故障样本集进行增强处理，得到增强故障样本集； 从所述增强故障样本集中提取表征故障锚点状态的空间特征和时间序列特征，对空间分布型数据，采用等值线面积统计算法提取空间特征，所述空间特征包括最大值点的位置与幅值和超出预设阈值的区域面积；对时间序列型数据，采用小波包分解和峭度计算提取时序特征，所述时序特征包括能量占比和峭度指标；将空间特征与时序特征进行拼接，组合成特征向量，并将所有特征向量汇集，组成特征向量数据集；将特征向量数据集采用多任务学习架构构建包含共享底层网络层和任务特定输出层的深度神经网络，将所述特征向量数据集作为输入，通过所述共享底层网络层进行学习生成共享特征表示，将所述共享特征表示分别输入至任务特定输出层中，每一个任务特定输出层执行对应的诊断任务；得到任务结果通过联合损失函数，对深度神经网络进行端到端的训练，生成故障预测模型；所述诊断任务包括故障分类、故障定位与故障状态评估；所述故障预测模型能够输出故障分类、故障定位与故障状态评估结果。

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