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龍圖騰網獲悉華北電力大學;南方電網科學研究院有限責任公司申請的專利油浸式變壓器故障診斷方法、系統及可讀存儲介質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：CN114358116B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202111414926.1，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權油浸式變壓器故障診斷方法、系統及可讀存儲介質是由梁棟煬;石鑫;房方;王婷婷;羅兵設計研發完成，并于2021-11-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本油浸式變壓器故障診斷方法、系統及可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供了一種油浸式變壓器故障診斷方法、系統及可讀存儲介質，包括：S1：獲取不同故障狀態下和正常狀態下對應的氣體含量；S2：對S1中的氣體進行篩選，選擇具備集中性和完整性的氣體作為特征氣體輸入模型，并將特征氣體對應的變壓器狀態進行整數編碼作為模型訓練的輸出結果；S3：進行預處理，保留有效數據作為第一訓練集；S4：進行分層劃分、樣本合成平衡和標準化處理；S5：進行訓練和測試；S6：進行變壓器故障診斷。本發明可以彌補現有的基于傳統人工智能算法的油浸式變壓器故障診斷算法的不足，提高油浸式變壓器故障診斷的準確率，提高供電可靠性。

本發明授權油浸式變壓器故障診斷方法、系統及可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種油浸式變壓器故障診斷方法，其特征在于，所述故障診斷方法包括： S1：從歷史數據庫中獲取變壓器故障樣本和正常樣本，通過氣體分析法從樣本中獲取不同故障狀態下和正常狀態下對應的氣體含量； S2：對S1中的氣體進行篩選，選擇具備集中性和完整性的氣體數據作為特征氣體輸入模型，并將特征氣體對應的變壓器狀態進行整數編碼作為模型訓練的輸出結果； S3：對模型的輸入數據和輸出結果進行預處理，保留有效數據作為第一訓練集； S4：對第一訓練集進行分層劃分、樣本合成平衡和標準化處理，獲取第二訓練集； S5：將第二訓練集輸入XGBoost算法中進行訓練和測試； S6：通過宏平均后的準確率、召回率和F1得分對S5中訓練和測試的結果進行變壓器故障診斷； 所述S4中樣本合成平衡具體為：采用合成少數類樣本方法SMOTE，對少數類樣本進行識別分析并合成新的少數類樣本； 所述S4中標準化處理具體為：對數據集進行標準化處理，標準化公式采用： 其中，x*表示標準化后的數據，x為原始數據，和xstd分別為均值和標準差； 所述S5中經SMOTE平衡后且標準化的數據集送入XGBoost算法中進行訓練和測試具體為： XGBoost是由多個分類與回歸樹ClassificationandRegressionTrees,CART模型組成的加法模型，該加法模型為 其中，表示第i個預測結果，K表示CART樹的棵數，fk表示具體的CART樹的模型； XGBoost的目標函數定義為： 其中Objxgb表示XGBoost模型的目標函數，表示自定義的損失函數，根據任務的不同，回歸問題可采用均方差函數作為損失函數，分類問題可采用對數損失函數等；Ωfk表示CART樹的正則項，n為樣本數量； XGBoost模型的訓練過程是基于Boost梯度提升的迭代過程，目的是使得目標函數達到最小，經過每一棵CART樹的梯度提升迭代過程和泰勒公式二階導數展開，最后化簡可得到最終的損失函數表達式為： 其中，分別表示葉子結點j所包含樣本一階偏導數的累加之和與二階偏導數累加之和，且兩個量都是常量；Ij＝{i|qxi＝j}表示將屬于第j個葉子結點的所有樣本xi劃入到一個葉子節點的樣本集合中；是第t-1次迭代的第i個變量的預測結果，是第t次迭代后第i個變量的預測結果；T表示葉子數量，γ表示葉子數量系數，γ越大表示施加的懲罰越大，就越希望獲得結構簡單的樹，該參數可以有效防止葉子數過多；λ表示葉子節點的權重向量系數，實際上是正則法中的步長調節，λ越大也表示越希望獲得結構簡單的樹； 上式給出了目標函數的最終結果，在實際求解中，λ和γ為自定義參數，應先求出每個節點每個樣本的一階導數si和二階導數pi，然后針對每個節點對所含樣本求和得到Sj和Pj，最后遍歷決策樹的節點即可得到目標函數； 在實際訓練過程中，由于樹的結構不確定，XGBoost采用貪婪算法來找到葉子節點的最優切分點，并計算分裂節點的收益；則對于目標函數來說，分裂后的收益為 其中，L表示左子樹，R表示右子樹；增益越大，意味著分裂前比分裂后的差距越大，也就意味著梯度下降得越明顯。

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華北電力大學;南方電網科學研究院有限責任公司，其通訊地址為：102206 北京市昌平區回龍觀鎮北農路2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”。