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龍圖騰網獲悉國網浙江省電力有限公司溫州供電公司;武漢大學申請的專利一種用于光伏臺區的配電變壓器故障檢測方法和系統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：CN120429645B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510876351.7，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權一種用于光伏臺區的配電變壓器故障檢測方法和系統是由吳俊健;王波;陳軼瑋;陳銘;馬恒瑞;張嘉鑫;汪滔;周金輝;薛資純;張寒圻;王怡瑋;潘鵬;婁瑞童;馬富齊;王紅霞;葉茫;楊斌;高戟;吳衛文;李雁;潘登;劉龍波;林立森;申淑梅;陳秀華設計研發完成，并于2025-06-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于光伏臺區的配電變壓器故障檢測方法和系統在說明書摘要公布了：本發明涉及機器學習技術領域，公開了一種用于光伏臺區的配電變壓器故障檢測方法和系統，通過將光伏臺區的歷史故障文本以及配電變壓器的使用規則轉化為歷史問答對，并用其對基于Transformer的獎勵模型進行訓練，再用其對包括優化嵌入層、Transformer層和輸出層的語義大模型進行訓練，基于強化學習算法中的近端優化策略，通過訓練好的獎勵模型對訓練中的語義大模型的參數進行迭代微調，直至達到預設迭代次數，得到完成訓練的語義大模型；將配電變壓器中實時運行數據所構建的實時問題輸入至完成訓練的語義大模型以進行處理，得到故障檢測結果；利用機器學習技術提高了對配電變壓器的故障診斷的效率和準確率。

本發明授權一種用于光伏臺區的配電變壓器故障檢測方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種用于光伏臺區的配電變壓器故障檢測方法，其特征在于，包括： 獲取光伏臺區的歷史故障文本以及配電變壓器的使用規則，并將所述歷史故障文本和所述使用規則轉化為歷史問答對以構建訓練集； 選取部分歷史問答對訓練基于Transformer的獎勵模型，得到訓練好的獎勵模型； 采用所述訓練集對語義大模型進行訓練，并基于強化學習策略，通過所述訓練好的獎勵模型對訓練過程中的語義大模型的參數進行迭代微調，直至達到預設迭代次數，得到完成訓練的語義大模型，包括：通過優化嵌入層采用詞嵌入技術將所述訓練集轉化為多維訓練向量，以構建歷史向量矩陣；采用Transformer層捕捉所述歷史向量矩陣中的長距離依賴關系，得到全局特征信息；利用輸出層對所述全局特征信息進行處理，得到歷史預測結果；將所述歷史預測結果與所述訓練集中對應結果進行對比，得到對比結果，并基于強化學習算法中的近端優化策略，將所述歷史預測結果輸入至所述訓練好的獎勵模型中進行評估，得到獎勵分數；根據所述對比結果和所述獎勵分數對語義大模型的參數進行更新，并采用模型參數更新后的語義大模型迭代執行對所述訓練集的歷史預測結果的生成過程，直至達到預設迭代次數，得到完成訓練的語義大模型；所述語義大模型包括優化嵌入層、Transformer層和輸出層，所述優化嵌入層通過曼巴模型對通用嵌入層和領域嵌入層融合得到； 獲取所述配電變壓器的實時運行數據以構建實時問題，并利用所述完成訓練的語義大模型對所述實時問題進行處理，得到故障檢測結果； 所述通過優化嵌入層采用詞嵌入技術將所述訓練集轉化為多維訓練向量，以構建歷史向量矩陣，包括： 通過所述訓練集對所述通用嵌入層進行訓練，以保留通用知識，得到訓練好的通用嵌入層； 提取所述訓練集中使用規則所對應的電力領域專業術語，以構建擴展詞匯表，并通過所述電力領域專業術語的數量對所述擴展詞匯表進行調整，得到領域訓練集以對所述領域嵌入層進行訓練，得到訓練好的領域嵌入層； 利用所述曼巴模型對所述訓練好的通用嵌入層和所述訓練好的領域嵌入層進行動態融合處理，得到訓練好的優化嵌入層； 基于所述訓練好的優化嵌入層，分別采用字嵌入法、塊嵌入法和位置嵌入法，以將所述訓練集轉化為多維訓練向量，生成歷史向量矩陣。

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國網浙江省電力有限公司溫州供電公司;武漢大學，其通訊地址為：325000 浙江省溫州市鹿城區水心街道錦繡路800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”。