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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;杭州柯林电气股份有限公司申请的专利基于数据聚类检测溶解气体的电力变压器故障检测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：CN116183880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202310204158.X，技术领域涉及：G01N33/28；该发明授权基于数据聚类检测溶解气体的电力变压器故障检测方法是由许明;崔福星;苏礼荣;郑宏;聂明军;谢炜;许炳灿设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据聚类检测溶解气体的电力变压器故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数据聚类检测溶解气体的电力变压器故障检测方法。该方法如下：一、采集已知故障类型的多个电力变压器中的绝缘油，并检测绝缘油中五种气体的相对浓度，作为训练数据集。二、构建正五边形的分析图，并针对每个样本数据分别在分析图中确定出故障点的位置。步骤三、每个故障点集合各自形成一个特征中心点Pi。四、针对每个样本数据分别提取11个随机森林算法的输入特征。五、构建基于随机森林算法的分类模型。六、利用分类模型确定被测电力变压器的故障类型。本发明利用了从气体浓度图形平面中断层的独特空间分布模式和单个气体相对浓度的数值模式获得的信息到机器学习算法中，使得识别电力变压器故障的精度显著提高。

本发明授权基于数据聚类检测溶解气体的电力变压器故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据聚类检测溶解气体的电力变压器故障检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、采集已知故障类型的多个电力变压器中的绝缘油，并检测绝缘油中H2、CH4、C2H6、C2H4和C2H2的相对浓度，作为训练数据集；步骤二、构建正五边形的分析图；以正五边形的形心与五个端点的连线分别作为五根标轴；五根标轴分别对应H2、CH4、C2H6、C2H4和C2H2；针对每个样本数据分别在分析图中确定出故障点的位置，过程为：根据每个样本数据中H2、CH4、C2H6、C2H4和C2H2的相对浓度分别在正五边形中标记出对应的标识点；将五个标识点依次相连，得到标识五边形；取标识五边形的形心作为故障点；每种故障类型对应的故障点分别组成一个故障点集合，得到m个故障点集合；m为故障类型的数量；步骤三、m个故障点集合各自形成一个特征中心点Pi，i＝1,2,...,m；第i个故障类型形成特征中心点Pi的过程如下：3-1.对第i个故障类型对应的故障点集合中的所有故障点进行遍历，筛选出核心点；核心点为特征邻域内的同类型的故障点数量大于或等于预设数量的故障点；每个核心点的特征邻域内的所有与该核心点同类型的故障点均称为该核心点的临近点；每个核心点及其对应的临近点组成一个特征点集合；一个故障点的特征邻域表示：以该故障点为中心，预设值ε为半径的圆形区域；3-2.对距离小于或等于预设值ε的特征点集合进行合并，直到任意两个特征点集合的距离均大于预设值ε；两个特征点集合之间的距离表示该两个特征点集合中距离最近的故障点之间的距离；3-3.针对将经过合并后的每个特征点集合分别生成特征区域；特征区域覆盖了该特征点集合中的全部故障点；3-4.分别计算步骤3-3所得的特征区域的形心坐标；3-5.取特征区域的形心坐标的平均坐标值，作为第i个故障类型的特征中心点Pi；步骤四、针对每个样本数据分别提取11个随机森林算法的输入特征F1～F11如下：F1为故障点与特征中心点P1之间的欧几里德距离；F2为故障点与特征中心点P2之间的欧几里德距离；F3为故障点与特征中心点P3之间的欧几里德距离；F4为故障点与特征中心点P4之间的欧几里德距离；F5为故障点与特征中心点P5之间的欧几里德距离；F6为故障点与特征中心点P6之间的欧几里德距离；F7为H2气体的相对浓度；F8为C2H6气体的相对浓度；F9为CH4气体的相对浓度；F10为C2H4气体的相对浓度；F11为C2H2气体的相对浓度；步骤五、构建基于随机森林算法的分类模型，并使用训练数据集对分类模型进行训练；该分类模型以步骤四中所述的11个输入特征作为输入，以故障类型作为输出；步骤六、采集被测电力变压器中的绝缘油，并检测绝缘油中H2、CH4、C2H6、C2H4和C2H2的相对浓度；根据五种气体的相对浓度蝴蝶被测电力变压器对应的11个输入特征F1～F11；将得到输入特征F1～F11输入步骤五得到的分类模型中；分类模型输出被测电力变压器的故障类型。

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