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龙图腾网获悉国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司;宁波大学科学技术学院申请的专利一种基于声纹特征的变压器异常状态诊断及预警方法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：CN119619760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411790930.1，技术领域涉及：G01R31/12；该发明授权一种基于声纹特征的变压器异常状态诊断及预警方法是由李新宇;王刚;穆景龙;于在明;王敏珍;钟才明;张广新;武英明;赵强;龚晨斌;张文广;刘晨阳;杜宇;韩卫宇;杨松翰;管银军;马肖巍;何闻浩;孙颢一设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声纹特征的变压器异常状态诊断及预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于声纹特征的变压器异常状态诊断及预警方法，包括获取变压器网络节点的网络拓扑图以及声纹信息；利用支持向量机算法划分为类别声纹信息数据以及生成类别声纹数据集，建立变压器异常声纹数据优化模型，根据所述变压器异常声纹数据优化模型，并使用特征平滑处理来完成对变压器异常状态声纹特征的更新与输出，后根据异常声纹图谱特征数据库通过相似度分析，生成变压器异常状态分析结果并输出。本发明通过进行声纹特征的优化以及平滑处理，能够实现在复杂声场环境下的变压器声纹信息识别与更新，以提高后续融合诊断模型的精度和鲁棒性，进一步地提高了变压器异常状态诊断和预警的效果。

本发明授权一种基于声纹特征的变压器异常状态诊断及预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声纹特征的变压器异常状态诊断及预警方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一，获取变压器网络节点的网络拓扑图以及声纹信息； 步骤二，利用支持向量机算法将所述变压器网络节点的网络拓扑图以及声纹信息的分类样本数据，投射到高维空间中划分为类别声纹信息数据以及生成类别声纹数据集； 步骤三，建立变压器异常声纹数据优化模型，其中，以变压器在变压器网络节点网络拓扑图中，异常声纹的最大处理输出为目标，确定所述变压器异常声纹数据优化模型及目标函数，具体如下： 式中，maxfbit为在预设时间内网络拓扑图中变压器异常声纹的最大处理输出数据量，Bj为变压器j的额定处理量数据，m表示网络拓扑图中变压器组的总数，T表示预设时间数据，tj表示变压器j的处理的时间，是变压器j的增加处理量数据； 步骤四，根据所述变压器异常声纹数据优化模型及目标函数，并使用特征平滑处理来完成对变压器异常状态声纹特征的更新与输出，形成变压器异常状态的声纹图谱特征数据； 步骤五，基于所述变压器异常状态的声纹图谱特征数据形成变压器异常状态的异常声纹图谱特征数据库，后根据异常声纹图谱特征数据库通过相似度分析，生成变压器异常状态分析结果，匹配所述变压器异常状态分析结果后得到变压器异常状态故障类型检测结果并输出。

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