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龙图腾网恭喜国网山西省电力公司晋中供电公司申请的专利基于图卷积神经网络的油浸式变压器状态评估方法及装置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：CN119415858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411285481.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于图卷积神经网络的油浸式变压器状态评估方法及装置是由冯俊杰;王琼;袁滨;刘雨飞;张广勇;降国俊设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积神经网络的油浸式变压器状态评估方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图卷积神经网络的油浸式变压器状态评估方法及装置，涉及电力系统和智能电网技术领域，主要目的在于解决现有油浸式变压器状态监测的效率较低的问题。主要包括获取目标变压器在预设时间段内，关联预设运行状态评估参数的多个影响因素的时序数据；依照各个影响因素之间的关联关系，以每个时间点的数据作为一个图状态，将所述时序数据转换为无权无向图结构时序数据；利用预先训练好的影响因素预测模型对所述无权无向图结构时序数据进行预测处理，得到不同影响因素在下一时刻的预测数据；依据不同影响因素的所述预测数据确定状态评估结果。从而提高评估效率和变压器监控及时性。

本发明授权基于图卷积神经网络的油浸式变压器状态评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络的油浸式变压器状态评估方法，其特征在于，包括：获取目标变压器在预设时间段内，关联预设运行状态评估参数的多个影响因素的时序数据，运行状态评估参数包括动态电气量维度参数、油温维度参数及振动信号维度参数；依照各个影响因素之间的关联关系，以每个时间点的数据作为一个图状态，将所述时序数据转换为无权无向图结构时序数据；利用预先训练好的影响因素预测模型对所述无权无向图结构时序数据进行预测处理，得到不同影响因素在下一时刻的预测数据，其中，所述预先训练好的影响因素预测模型，通过训练样本集对图卷积神经网络训练得到；依据不同影响因素的所述预测数据确定多个目标运行状态评估参数，并依据所述目标运行状态评估参数确定状态评估结果；其中，所述依据不同影响因素的所述预测数据确定多个目标运行状态评估参数，包括：依据高压侧有功功率预测值和低压侧有功功率预测值，计算得到变压器传输效率，并将所述变压器传输效率作为第一目标运行状态评估参数，其中，计算公式表示为其中，η表示变压器传输功率预测值，P1表示高压侧有功功率预测值，P2表示低压侧有功功率预测值；依据油温预测值和环境温度预测值，计算得到油温对于环境温度的变化率，并将所述油温对于环境温度的变化率作为第二目标运行状态评估参数，其中，计算公式表示为其中，λ表示油温对于环境温度的变化率，Δθ表示预设时段顶层油温变化的预测值，ΔT表示预设时段外界环境温度变化的预测值；对振动信号进行频谱分析，分离出基频为100Hz的n次谐波的幅值；依据所述基频为100Hz的n次谐波的幅值计算得到信号频率集中度，并将所述信号频率集中度作为第三目标运行状态评估参数；其中，所述信号频率集中度的计算公式表示为：DFC表示信号频率集中度，a100n表示基频为100Hz的n次谐波的幅值，a100表示基频为100Hz分量的振动幅值。

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