恭喜北京智芯微电子科技有限公司张港红获国家专利权
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龙图腾网恭喜北京智芯微电子科技有限公司申请的专利电力设备故障诊断方法及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：CN114910752B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202210393097.1，技术领域涉及：G01R31/12；该发明授权电力设备故障诊断方法及系统是由张港红;甄岩;徐学平;霍超;郑利斌;白晖峰;尹志斌;高建;苑佳楠;杨双双设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本电力设备故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种电力设备故障诊断方法及系统，属于电力设备故障诊断技术领域。所述方法包括：获取电力设备的使用油气中各分解气体的分解气体参数；将所述分解气体参数填入预设矩阵，并将填充后的矩阵作为入参，执行故障识别模型，输出故障识别结果；输出并上报所述故障识别结果。本发明方案将分解的每一种气体作为一个神经元，通过构建轻量级深度神经网络模型进行训练，并利用小样本数据训练技术，得到推理模型，部署到智能融合终端，利用融合终端的边缘计算功能进行动态识别电力设备故障种类，从而实现智能化、物联网化和在线化监测。
本发明授权电力设备故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电力设备故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电力设备的使用油气中各分解气体的分解气体参数； 将所述分解气体参数填入预设矩阵，并将填充后的矩阵作为入参，执行故障识别模型，输出故障识别结果；其中， 所述故障识别模型的构建规则包括： 根据电力设备的使用油气的分解规则，模拟多组分解气体参数；将每一组分解气体参数填充入预设矩阵中，将获得的多个填充矩阵作为训练样本；基于所述训练样本在ResNet18深度神经网络中进行模型训练，获得初始模型；提取所述电力设备的历史运行参数，基于所述历史运行参数进行所述初始模型的再模拟和校正，获得所述故障识别模型； 输出并上报所述故障识别结果。
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