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龙图腾网获悉杭州高拓信息科技有限公司申请的专利一种变压器综合监测与预警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：CN119959657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510038441.9，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种变压器综合监测与预警方法及系统是由王震;徐永超;孙帅;林福孟;方胜;江新颖;杜秀丽;张伟红;郑建威设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变压器综合监测与预警方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种变压器综合监测与预警方法及系统，涉及变压器监测领域，该方法包括：实时采集目标变压器的状态数据，所述状态数据包括油色谱数据、局部放电信号、接地电流、局部温度数据和局部振动信号；对当前的所述状态数据进行预处理；根据预处理后的当前的所述状态数据，对所述目标变压器的状态进行多角度的评估；若至少一个角度评估得到所述目标变压器的状态异常，对目标变压器的每个异常状态进行预警；本申请实现了目标变压器的状态的准确监测以及预警，解决了现有的变压器监测方法存在的监测精度低且故障预警能力不足的问题。

本发明授权一种变压器综合监测与预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种变压器综合监测与预警方法，其特征在于，所述变压器综合监测与预警方法包括： 实时采集目标变压器的状态数据，所述状态数据包括油色谱数据、局部放电信号、接地电流、局部温度数据和局部振动信号；其中，局部温度数据包括局部油温和局部外壳温度； 对当前的所述状态数据进行预处理； 根据预处理后的当前的所述状态数据，对所述目标变压器的状态进行多角度的评估； 若至少一个角度评估得到所述目标变压器的状态异常，对所述目标变压器的每个异常状态进行预警； 所述根据预处理后的当前的所述状态数据，对所述目标变压器的状态进行多角度的评估，包括： 根据预处理后的局部温度数据，评估所述目标变压器的温升以及整体温度是否异常； 根据预处理后的局部放电信号，评估所述目标变压器的绝缘性能是否异常； 根据预处理后的局部振动信号，评估所述目标变压器的绕组松动和铁芯松动； 根据预处理后的接地电流，评估所述目标变压器的接地故障和绝缘损坏故障； 根据预处理后的油色谱数据，评估所述目标变压器的过热故障或放电故障及故障位置； 所述根据预处理后的局部温度数据，评估所述目标变压器的温升是否异常，包括： 根据多个第二影响因素和当前，利用参数组合为的第一机器学习模型，预测所述目标变压器的当前整体温度；其中，}，表示所述第二影响因素的数量，所述第二影响因素指影响的因素，表示所述目标变压器的多个局部温度数据； 计算所述目标变压器在时间内的升温速率： ； 其中，表示前一次预测的所述目标变压器的整体温度，，表示当前的采集时间点，表示前一的采集时间点； 若大于预设的升温速率阈值，表示所述目标变压器的温升异常； 所述根据预处理后的局部温度数据，评估所述目标变压器的整体温度是否异常，包括： 根据多个第二影响因素和当前，基于贝叶斯模型，按照下式确定： =； 其中，表示在大于的和多个第二影响因素下观察到的似然性，表示大于的和多个第二影响因素的先验概率，表示的边缘似然性，表示大于的和多个第二影响因素的后验概率；其中，为设定的温度阈值； 若大于设定的概率阈值，表示所述目标变压器的温度异常； 所述对当前的状态数据进行预处理，包括： 对当前的局部放电信号依次进行第一放大、混频、第一滤波处理、第二放大和第二滤波处理，再对第二滤波处理后的局部放电信号的单个放电脉冲进行时域分析、频域分析及时频分析，提取局部放电信号的时域特征、频域特征和时频特征； 对当前的接地电流依次进行第三滤波、平滑处理、调整数据偏移量和归一化处理； 所述根据预处理后的局部放电信号，评估所述目标变压器的绝缘性能是否异常，包括： 将提取的所述局部放电信号的时域特征、频域特征和时频特征输入构建的绝缘故障评估模型，所述绝缘故障评估模型输出对应的绝缘威胁等级； 若所述绝缘故障评估模型输出的绝缘威胁等级大于预设的绝缘威胁等级阈值，表示所述目标变压器的绝缘性能异常； 所述根据预处理后的局部振动信号，评估所述目标变压器的绕组松动和铁芯松动，包括： 若当前的多个所述局部振动信号中，至少部分所述局部振动信号的频率为50Hz的整数倍且幅值大于预设的第一幅值阈值，表示所述目标变压器的绕组松动； 若当前的多个所述局部振动信号中，至少部分所述局部振动信号的频率大于20Hz并小于50Hz且幅值大于预设的第二幅值阈值，表示所述目标变压器的铁芯松动； 所述根据预处理后的当前的所述状态数据，识别所述目标变压器的异常状态，包括： 计算预处理后的当前的各状态数据间的相关系数； 根据各状态数据间的相关系数，构建相关系数矩阵； 基于所述相关系数矩阵，构建无向图网络，其中，所述无向图网络的节点的名称为各状态数据的名称、节点的属性值为对应的状态数据值、边为显著相关的状态数据对之间的连接线；其中，若两个所述状态数据的相关系数大于预设的相关系数阈值，将其定义为一组所述显著相关的状态数据对； 通过社区检测算法识别所述无向图网络中的独立社区； 根据识别的所述独立社区，识别所述目标变压器的异常状态。

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