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龍圖騰網(wǎng)恭喜國(guó)網(wǎng)四川省電力公司電力科學(xué)研究院申請(qǐng)的專利一種智能化變壓器繞組變形檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119884888B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510337976.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權(quán)一種智能化變壓器繞組變形檢測(cè)方法是由張榆;劉睿;馮運(yùn);廖文龍;穆舟;楊玥坪;楊鑫;王振宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種智能化變壓器繞組變形檢測(cè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種智能化變壓器繞組變形檢測(cè)方法，內(nèi)容包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)擴(kuò)增、創(chuàng)建變壓器繞組變形檢測(cè)模型、繞組變形檢測(cè)和模型校準(zhǔn)。本發(fā)明涉及變壓器檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體是指一種智能化變壓器繞組變形檢測(cè)方法，本方案創(chuàng)新性地引入概率修正、幾何偏差檢驗(yàn)及信息熵評(píng)估的優(yōu)化策略，提高擴(kuò)增數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和分布合理性，優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過構(gòu)建創(chuàng)新的決策邊界、引入自適應(yīng)動(dòng)態(tài)核函數(shù)、設(shè)計(jì)非線性邊界松弛函數(shù)以及優(yōu)化拉格朗日函數(shù)的正則項(xiàng)控制，提高模型對(duì)復(fù)雜變形模式的適應(yīng)性，提高變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)的智能化水平；通過引入反饋數(shù)據(jù)校準(zhǔn)機(jī)制，利用對(duì)比學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)特征對(duì)齊，增強(qiáng)同類別數(shù)據(jù)的聚合性、區(qū)分不同類別數(shù)據(jù)，有效降低誤判率。

本發(fā)明授權(quán)一種智能化變壓器繞組變形檢測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種智能化變壓器繞組變形檢測(cè)方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：步驟S1：數(shù)據(jù)采集，采集歷史變壓器的電氣參數(shù)數(shù)據(jù)、機(jī)械振動(dòng)數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)和變形數(shù)據(jù)；步驟S2：數(shù)據(jù)擴(kuò)增，通過擾動(dòng)轉(zhuǎn)換、概率修正、創(chuàng)建種子數(shù)據(jù)集、幾何檢驗(yàn)和信息熵檢驗(yàn)來進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)增；步驟S21：擾動(dòng)轉(zhuǎn)換，構(gòu)造非線性映射函數(shù)，使原始數(shù)據(jù)在高維空間中進(jìn)行擾動(dòng)，生成新的數(shù)據(jù)點(diǎn)，表示如下： ；其中，表示擾動(dòng)轉(zhuǎn)換之后的數(shù)據(jù)，表示原始數(shù)據(jù)，和表示轉(zhuǎn)換權(quán)重，表示線性整流函數(shù)，表示雙曲正切函數(shù)，Dt表示噪聲因子，表示噪聲方差，表示單位矩形，表示噪聲因子服從均值為0方差為的正態(tài)分布；步驟S22：概率修正，基于馬爾可夫鏈構(gòu)造新數(shù)據(jù)點(diǎn)，使得生成數(shù)據(jù)符合原分布的同時(shí)引入微擾，表示如下： ；其中，表示概率修正之后的數(shù)據(jù)，表示元素服從貝塔分布的過渡因子，表示在原始數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽取的數(shù)據(jù)樣本，表示協(xié)同系數(shù)；步驟S23：創(chuàng)建種子數(shù)據(jù)集，將通過擾動(dòng)轉(zhuǎn)換和概率修正之后生成的新數(shù)據(jù)添加到創(chuàng)建的種子數(shù)據(jù)集中；步驟S24：幾何檢驗(yàn)，計(jì)算種子數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)在高維空間中的幾何偏差，確保新數(shù)據(jù)點(diǎn)不偏離分布核心，表示如下： ；其中，表示種子數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的幾何偏差，i表示數(shù)據(jù)點(diǎn)的索引，N表示數(shù)據(jù)點(diǎn)的總數(shù)，表示以自然常數(shù)為底的指數(shù)函數(shù)，表示種子數(shù)據(jù)集中的第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，表示第i個(gè)原始數(shù)據(jù)點(diǎn)，表示取模；步驟S25：信息熵檢驗(yàn)，計(jì)算種子數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)的信息熵變化，表示如下： ；其中，表示種子數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的信息熵偏差，和分別表示種子數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)的概率密度，表示取絕對(duì)值，表示取對(duì)數(shù)；步驟S26：數(shù)據(jù)擴(kuò)增，計(jì)算出種子數(shù)據(jù)集的所有數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)之間的幾何偏差和信息熵偏差，去除幾何偏差和信息熵偏差同時(shí)處于最大的50%的種子數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)，將種子數(shù)據(jù)集中剩余的數(shù)據(jù)添加到原始數(shù)據(jù)中；步驟S3：創(chuàng)建變壓器繞組變形檢測(cè)模型，通過創(chuàng)建變換矩陣組、定義目標(biāo)函數(shù)、引入動(dòng)態(tài)核函數(shù)、生成決策函數(shù)、定義約束條件和生成拉格朗日函數(shù)來創(chuàng)建變壓器繞組變形檢測(cè)模型；步驟S31：創(chuàng)建變換矩陣組，矩陣組包含兩個(gè)矩陣，一個(gè)是上三角矩陣，另一個(gè)是對(duì)角矩陣；步驟S32：定義目標(biāo)函數(shù)，將變壓器繞組是否出現(xiàn)變形設(shè)置為模型的標(biāo)簽，引入動(dòng)態(tài)分段超曲面作為決策邊界，超曲面的形狀由變換矩陣組決定，表示如下： ；其中，和分別表示模型的權(quán)重向量和偏置向量，表示變換矩陣組，表示求取目標(biāo)表達(dá)式最小值時(shí)的參數(shù)、和，、和表示重要性權(quán)重，表示損失函數(shù)，表示第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的類別標(biāo)簽，表示第i數(shù)據(jù)點(diǎn)，表示決策函數(shù)的輸出，k表示變換矩陣組中矩陣的索引，表示變換矩陣組中的第k個(gè)矩陣，表示取弗羅貝尼烏斯范數(shù)的平方；步驟S33：引入動(dòng)態(tài)核函數(shù)，根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)調(diào)整核函數(shù)的形狀和參數(shù)，表示如下： ；其中，j表示數(shù)據(jù)點(diǎn)的索引，表示第j個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，表示第i個(gè)和第j個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的動(dòng)態(tài)核函數(shù)，表示帶寬函數(shù)，表示第i個(gè)和第j個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的帶寬函數(shù)值，表示余弦函數(shù)，T表示轉(zhuǎn)置符號(hào)，表示變換矩陣組中隨機(jī)選取的矩陣，和表示帶寬權(quán)重，表示第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與其他所有數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的歐氏距離的中位數(shù)；步驟S4：繞組變形檢測(cè)，利用變壓器繞組變形檢測(cè)模型來檢測(cè)變壓器繞組的變形情況；步驟S5：模型校準(zhǔn)，通過獲取反饋數(shù)據(jù)、特征對(duì)齊和反饋校準(zhǔn)來實(shí)現(xiàn)模型校準(zhǔn)。

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