合肥工業大學;國網安徽省電力有限公司;國網安徽省電力有限公司超高壓分公司;國網智能電網研究院有限公司劉鑫獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉合肥工業大學;國網安徽省電力有限公司;國網安徽省電力有限公司超高壓分公司;國網智能電網研究院有限公司申請的專利基于集成深度生成模型的變電站設備故障診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115392436B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211014277.0，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權基于集成深度生成模型的變電站設備故障診斷方法是由劉鑫;黃海宏;常文婧設計研發完成，并于2022-08-23向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于集成深度生成模型的變電站設備故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于集成深度生成模型的變電站設備故障診斷方法，所述方法包括：采集變電站設備運行數據，進行數據預處理，構建樣本訓練數據集和隨機潛在數據集；構建基于雙向長短期記憶網絡和注意力機制的AMBI?GAN集成深度生成模型；訓練AMBI?GAN集成深度生成模型；向訓練好的模型輸入測試數據，計算模型的總損失Ltest；通過1?Ltest得到鑒別分數，鑒別分數超過預設值則判斷異常；本發明的優點在于：充分利用少量的標注數據進一步提升故障診斷性能。
本發明授權基于集成深度生成模型的變電站設備故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.基于集成深度生成模型的變電站設備故障診斷方法，其特征在于，所述方法包括： 步驟一：采集變電站設備運行數據，進行數據預處理，構建樣本訓練數據集和隨機潛在數據集； 步驟二：構建基于雙向長短期記憶網絡和注意力機制的集成深度生成模型；所述步驟二包括： 步驟2.1、構建結構； 步驟2.2、在結構加入注意力機制得到結構； 步驟2.3、分別利用結構得到生成器和鑒別器，生成器和鑒別器整體構成集成深度生成模型； 步驟三：訓練集成深度生成模型； 步驟四：向訓練好的模型輸入測試數據，計算模型的總損失； 將原始樣本測試數據直接輸入訓練好的模型，通過公式 計算鑒別損失值，其中，表示模型子序列進行了次迭代的結果，代表原始測試數據中的第i個數據，代表生成器的輸出； 通過公式計算總損失，其中，表示可調參數，表示重建損失； 步驟五：通過得到鑒別分數，鑒別分數超過預設值則判斷異常。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學;國網安徽省電力有限公司;國網安徽省電力有限公司超高壓分公司;國網智能電網研究院有限公司，其通訊地址為：230000 安徽省合肥市包河區屯溪路193號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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