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龙图腾网获悉国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;西安交通大学;国家电网有限公司申请的专利状态全息感知数据驱动的电力变压器故障预测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：CN114397526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210043387.3，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权状态全息感知数据驱动的电力变压器故障预测方法及系统是由刘佳鑫;王帅;周榆晓;张国钢;赵陈琛;郑伟;祝倩茜;赵子健;王冠宇;鲁旭臣;崔巨勇;王雅楠设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本状态全息感知数据驱动的电力变压器故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种状态全息感知数据驱动的电力变压器故障预测方法及系统，建立变压器的历史故障数据集；采集变压器运行过程中的油中溶解气体浓度及反应变压器状态的环境气象数据和其他运行数据，通过突变点检测及相空间重构方式构成最优数据集，搭建变压器油中溶解气体浓度近期预测SARIMA模型，得到变压器近期油中溶解气体浓度变化的预测结果；基于油中溶解气体浓度与变压器其他状态量的关系，得到实时变化的油中溶解气体浓度；基于DBN网络搭建变压器故障诊断模型；将近期油中溶解气体浓度变化的预测结果或实时变化的油中溶解气体浓度作为变压器故障诊断模型的输入特征量，实现变压器故障预测。实现对电网变压器运行风险水平的综合实时分析和辅助决策。

本发明授权状态全息感知数据驱动的电力变压器故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.状态全息感知数据驱动的电力变压器故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集变压器运行过程中，变压器油中溶解气体的浓度，反应变压器状态的有功功率、无功功率、油温、接地电流、环境温度，构成用于预测的历史数据集，整理收集过去变压器发生故障时的油中溶解气体浓度及对应的故障类型，构成历史故障数据集，历史故障数据集中包括变压器正常时的油中溶解气体浓度历史数据及变压器发生故障时对应的油中溶解气体浓度，其中故障类型包括局部放电、火花放电、电弧放电、低温过热、中温过热和高温过热； S2、对步骤S1得到的历史数据集进行数据清洗和补全，并进行突变点检测，删除与当前变压器工况差异最大的历史数据，得到正确反映当下变压器工况的历史数据集，将历史数据集通过混沌理论和相空间重构理论选取时间序列最优长度，得到用于实时预测的最优数据集；对最优数据集基于局部加权回归的季节趋势分解方法进行分解，得到变压器各油中溶解气体的趋势项，构成用于近期预测的最优数据集； S3、基于SARIMA模型，利用步骤S2得到的最优数据集搭建变压器油中溶解气体浓度近期预测SARIMA模型，基于近期预测SARIMA模型得到变压器近期油中溶解气体浓度变化的预测结果； S4、建立变压器油中溶解气体浓度实时预测模型，利用步骤S2得到的最优数据集，基于多元线性回归模型，确定油中溶解气体浓度与变压器其他状态量的关系，获取实时监测的变压器其他状态量，得到实时变化的油中溶解气体浓度，完成实时预测； S5、利用步骤S1得到的历史故障数据集，基于DBN网络搭建变压器故障诊断模型；将步骤S3得到的近期油中溶解气体浓度变化的预测结果，或者步骤S4得到的实时变化的油中溶解气体浓度作为变压器故障诊断模型的输入特征量，实现变压器故障预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;西安交通大学;国家电网有限公司，其通讯地址为：110003 辽宁省沈阳市和平区四平街39-7号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。