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龙图腾网获悉广东华井科技有限公司申请的专利一种变压器预测性维护系统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：CN119295062B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202411836407.8，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种变压器预测性维护系统是由曾博帆设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变压器预测性维护系统在说明书摘要公布了：本发明属于变压器维护技术领域，本发明公开了一种变压器预测性维护系统；包括：采集变压器的运行数据，将运行数据进行预处理，得到运行特征数据；将运行特征数据进行聚类，得到n个运行状态簇；将n个运行状态簇作为节点构建状态有向图；在状态有向图中求解每个节点到其他所有节点的最短路径概率；基于状态有向图及求解得到的最短路径概率构建约束条件和优化函数，基于约束条件利用帝国竞争算法求解优化函数，得到变压器的最优维护策略，不仅可以预测潜在的故障风险，还能够优化维护资源的分配，避免不必要的过度维护或维护不足的情况；提升了变压器管理的科学性和经济性。

本发明授权一种变压器预测性维护系统在权利要求书中公布了：1.一种变压器预测性维护系统，其特征在于，包括：数据采集处理模块，用于采集变压器的运行数据，将运行数据进行预处理，得到运行特征数据；聚类模块，用于将运行特征数据进行聚类，得到n个运行状态簇；初步拟合模块，用于将n个运行状态簇作为节点构建状态有向图；在状态有向图中求解每个节点到其他所有节点的最短路径概率；策略维护模块，基于状态有向图及求解得到的最短路径概率构建约束条件和优化函数，基于约束条件利用帝国竞争算法求解优化函数，得到变压器的最优维护策略；各个模块之间通过有线和或无线的方式进行连接；所述运行数据包括温度数据序列、负载数据序列和绝缘油质量数据序列；所述将运行数据进行预处理的方式包括：将运行数据进行标准化或归一化处理，得到标准运行数据，将标准运行数据进行趋势项移除操作，得到初步处理数据；对初步处理数据进行分解，得到m个内在模态分量和残差序列；对于第个内在模态分量计算其综合能量， ；其中，为内在模态分量中的第个残差值，为第个残差值的权重值，为实数或复数；为实数参数；为一个正实数参数；计算第个内在模态分量的综合能量在所有内在模态分量的综合能量之和中所占的比重；预设重要性阈值，若大于或等于重要性阈值，则将第个内在模态分量保留，若小于重要性阈值，则将第个内在模态分量剔除，所有保留的内在模态分量构成有效分量集合；将有效分量集合中的内在模态分量进行加和重构，得到新序列；从新序列中提取运行特征数据；所述最短路径概率的求解方式包括：创建一个空的最小生成树MST，将任意一个节点加入到最小生成树MST中，对于其余的节点，计算它们到最小生成树MST中节点的最短距离，并记录下来；从其余的节点中，选择距离最小生成树MST最近的节点，将其加入最小生成树MST，并更新其余的节点到最小生成树MST的最短距离，重复直到所有节点都被加入最小生成树MST中；对于每对节点，在最小生成树MST中找到它们最近的公共祖先节点，则节点到节点的最短路径长度；其中，表示在最小生成树MST中，从节点到节点的最短路径长度，表示在最小生成树MST中，从节点到节点的最短路径长度；基于最短路径长度计算得到节点到节点的最短路径概率，其中，为调节因子；为路径衰减参数，为平滑参数；所述求解优化函数的方式包括：初始化一个种群，种群中的每个个体代表一个解向量，即各个节点之间转移的概率；随机生成一个满足约束条件的初始的种群；对于每个个体，计算其优化函数的值，记作分配度；根据个体的分配度定义帝国，将分配度最高的个体选为第一个帝国的帝王，并计算其他个体与该帝王的分配度的差值，按照分配度的差值从小到大的顺序，将其他个体依次分配到该帝国，直到该帝国的力量达到预设的力量最大值；重复直到所有个体都被分配到不同的帝国；定义弱小阈值，在每个帝国内部，将分配度小于弱小阈值的个体作为弱小国家，对弱小国家进行同化操作，使其逐渐向帝国的帝王靠拢，进行同化操作的公式为： ；其中，为弱小国家的新的位置，为弱小国家的当前位置，为帝国的帝王的位置，为一个[0，1]区间内的随机数，为一个[0.1，0.9]区间内的均匀随机数，为的分配度，为的分配度，为差异调节参数，为正数；为一个服从标准正态分布的随机数；定义边界距离阈值，计算帝国内部所有个体与帝王之间的距离，将距离大于边界距离阈值的个体标记为处于帝国边界；对于标记为处于帝国边界的个体，按照预先定义的革命率，生成一个[0，1]区间内的随机数；若该随机数小于革命率，则重新随机初始化该个体的位置；在进行同化操作和进行革命之后，计算帝国内所有个体的分配度之和，作为该帝国的力量，按照帝国的力量从大到小的顺序，将最小的一个帝国并入其他帝国；重复直至达到预设的最大迭代次数，并获取此时所有帝国中最高分配度的个体，作为最优解，基于最优解得到各个节点之间的转移概率矩阵；基于得到的转移概率矩阵，结合每个节点对应的维护成本，计算出长期的总维护成本；枚举不同的建议维护策略组合，找到能够使长期总维护成本最小化的那个建议维护策略组合，即为最优维护策略；所述进行趋势项移除操作的方式包括：定义移动窗口的窗口大小，并对于窗口大小，设置自适应窗口大小调整策略；自适应窗口大小调整策略的设置方式包括：温度数据序列、负载数据序列以及绝缘油质量数据序列中每个时间点的数据值，作为数据点；定义评估指标函数； ；其中，表示第级小波分解的高频小波系数，表示第级小波分解的低频近似分量系数，为第个数据点的概率密度，为当前的移动窗口内数据点的均值，为当前的移动窗口内数据点的总个数；为当前的移动窗口内数据点的标准差；、和为对应项的权重参数；计算当前移动窗口内数据点的评估指标函数的值，记作评估值；预设调整高阈值以及调整高阈值指定的窗口大小减小量；预设调整低阈值以及调整低阈值指定的窗口大小增大量；若大于，则将窗口大小减小；若小于，则将窗口大小增大；否则，保持窗口大小不变；对于时间点，计算以为中心，从到，取序列内的数据点的均值，作为一段趋势项小序列，对整个序列重复计算趋势项小序列，拼接得到移动平均序列；基于原始的序列和移动平均序列，计算得到去趋势后的残差序列；其中，为原始的序列的权重，为移动平均序列的权重；所有去趋势后的残差序列即为初步处理数据。

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