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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局申请的专利一种变压器故障检测方法、装置、设备及介质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：CN118940115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202410991113.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种变压器故障检测方法、装置、设备及介质是由张洪滔;廖海君;周永晨;毛志敏设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变压器故障检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变压器故障检测方法、装置、设备及介质。通过获取待检测变压器的设备工作参数；基于变压器故障检测模型对设备工作参数进行故障检测，得到待检测变压器的故障类型信息；其中，变压器故障检测模型包括多个初级融合多分类模块和多个单层BP神经网络模块；初级融合多分类模块用于基于设备工作参数确定待检测变压器分别属于多个故障类型信息分别对应的第一概率；单层BP神经网络模块用于基于多个初级融合多分类模块分别确定的相同故障类型信息对应的第一概率，确定该故障类型信息对应的第二概率；基于多个故障类型信息分别对应的第二概率中的最大第二概率确定待检测变压器的故障类型信息，能够提高变压器故障检测的准确度和稳定性。

本发明授权一种变压器故障检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种变压器故障检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测变压器的设备工作数据，并获取所述待检测变压器对应的变压器故障检测模型；所述变压器故障检测模型包括多个初级融合多分类模块和多个单层BP神经网络模块，所述初级融合多分类模块包括多个基础多分类器，不同所述初级融合多分类模块中包括的多个所述基础多分类器对应的分类器类型、分类器数量和组合方式中的至少一项不同；每一所述单层BP神经网络模块与一个故障类型信息相对应； 基于所述变压器故障检测模型对所述设备工作数据进行故障检测，得到所述待检测变压器所属的故障类型信息，在故障检测过程中： 针对每一所述初级融合多分类模块，基于所述初级融合多分类模块中每一所述基础多分类器对所述设备工作数据进行多分类处理，得到所述基础多分类器对应的基础多分类结果，以及基于所述初级融合多分类模块包括的多个所述基础多分类器对应的组合方式，对多个所述基础多分类器分别对应的基础多分类结果进行融合处理，得到所述初级融合多分类模块对应的分类结果；所述分类结果包括所述待检测变压器分别属于多个所述故障类型信息分别对应的第一概率； 针对每一所述故障类型信息，基于所述故障类型信息对应的单层BP神经网络模块，对多个所述初级融合多分类模块分别对应的分类结果中所述故障类型信息分别对应的第一概率进行计算处理，得到所述待检测变压器属于每一所述故障类型信息的第二概率； 将最大第二概率对应的故障类型信息确定为所述待检测变压器的故障类型信息；所述最大第二概率为多个所述故障类型信息分别对应的第二概率中的最大概率； 其中，所述单层BP神经网络模块包含多个融合神经元，每一融合神经元与一个所述初级融合多分类模块相对应；相应的， 所述针对每一所述故障类型信息，基于所述故障类型信息对应的单层BP神经网络模块，对多个所述初级融合多分类模块分别对应的分类结果中所述故障类型信息分别对应的第一概率进行计算处理，得到所述待检测变压器属于所述故障类型信息的第二概率，包括： 针对每一所述故障类型信息，基于所述故障类型信息对应的单层BP神经网络模块中，多个所述融合神经元分别对应的权重，对多个所述初级融合多分类模块分别对应的分类结果中所述故障类型信息分别对应的第一概率，进行加权求和处理，得到所述待检测变压器属于每一所述故障类型信息的第二概率； 其中，所述待检测变压器属于所述故障类型信息的第二概率表示为：，其中，表示第个所述单层BP神经网络模块中的第个所述融合神经元对应的权重，表示第个初级融合多分类模块对应的分类结果中第个所述故障类型信息对应的第一概率；，表示所述故障类型信息的数量，，表示所述初级融合多分类模块的数量。

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