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龙图腾网获悉中广电器股份有限公司申请的专利深度学习与迁移学习融合的互感器智能诊断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：CN120822135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511324693.4，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权深度学习与迁移学习融合的互感器智能诊断方法及系统是由隋国成;郑君;杜小双;吴秀娟;邵永强;王玉;徐亚斌;周洪亮设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习与迁移学习融合的互感器智能诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据分析处理相关技术领域，具体包括深度学习与迁移学习融合的互感器智能诊断方法及系统，所述方法包括：获取互感器的运行监测数据，基于处于源域的M个互感器故障样本、处于目标域的N个互感器故障样本，设置空间定位补偿映射表，使用置信度调节指针、偏差校正指针进行迁移训练；根据运行监测数据，在目标域部署互感器在线诊断任务，确定具备空间定位坐标的故障判别结果。解决了互感器故障诊断模型难以有效迁移应用，导致故障诊断适应性差的技术问题，实现了基于源域与目标域对应的互感器故障样本构建空间定位补偿映射表，使用分类决策边界的置信度调节指针与空间映射坐标的偏差校正指针，提升互感器故障诊断的准确性的技术效果。

本发明授权深度学习与迁移学习融合的互感器智能诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.深度学习与迁移学习融合的互感器智能诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取互感器包括一次侧电气参数、二次侧电气参数的运行监测数据； 基于处于源域的M个互感器故障样本、处于目标域的N个互感器故障样本，设置空间定位补偿映射表； 基于所述空间定位补偿映射表，使用分类决策边界的置信度调节指针、空间映射坐标的偏差校正指针进行迁移训练； 根据所述互感器的运行监测数据，在目标域部署互感器在线诊断任务，确定具备空间定位坐标的故障判别结果； 其中，所述方法包括： 基于所述互感器故障样本库，定义处于源域的M个互感器故障样本、处于目标域的N个互感器故障样本，其中，M≥5N； 基于所述M个互感器故障样本、所述N个互感器故障样本，对照迁移学习适配机制下的残差一致性约束项，设置空间定位补偿映射表； 其中，所述方法包括： 设置迁移学习适配机制：以源域与目标域的MMD值量化特征分布差异，采用对抗域对齐网络进行特征分布对齐优化； 在共享特征空间中，引入梯度反转层与域判别器进行无监督适应，同时，基于反馈校正信号构建残差一致性约束项； 其中，所述方法包括： 在所述共享特征空间中，结合各类型故障的单类型识别准确率及整体识别准确率，设置分类决策边界的置信度调节指针； 在所述共享特征空间中，结合所述各类型故障的定位误差等级及最大空间偏差区域，设置空间映射坐标的偏差校正指针； 其中，所述方法包括： 基于所述空间定位补偿映射表，使用所述分类决策边界的置信度调节指针、空间映射坐标的偏差校正指针进行源域到目标域的迁移训练：以联合损失函数驱动模型参数更新，所述联合损失函数包括域对齐损失、故障分类损失、残差一致性损失及偏差校正正则项，其中，所述偏差校正正则项是指通过校正空间映射坐标的偏差，减少目标域中的定位漂移，根据最大空间偏差区域的统计特性动态加权，引导模型进行低定位漂移的优化；根据统计特性，动态调整偏差校正正则项的权重； 偏差校正正则项根据最大空间偏差区域的统计特性动态加权，引导深度学习模型在目标域中进行高置信度分类与低定位漂移的协同优化。

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