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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于数据隐私保护的油浸变压器分布式故障诊断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：CN115239989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210751099.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于数据隐私保护的油浸变压器分布式故障诊断方法是由郭方洪;刘师硕;董辉;吴祥;俞立设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据隐私保护的油浸变压器分布式故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据隐私保护的油浸变压器分布式故障诊断方法，包括：获取N个变压器站点的油中溶解气体数据并存入对应的本地数据库；对数据进行归一化处理并打上标签；将打上标签的数据双向平铺转换为二维图像；基于联邦学习构建变压器故障诊断模型，包括中央服务端和N个参与者客户端，参与者客户端配有本地模型，中央服务端用于进行本地模型参数的聚合；将二维图像输入对应本地模型训练获得本地模型参数；对本地模型参数进行差分隐私处理；上传至中央服务端聚合后下发至本地模型，返回训练，直至完成预设训练次数，获得最优的变压器故障诊断模型。该方法可有效解决变压器诊断中的数据孤岛问题，并对数据进行隐私保护，具有良好的泛化能力。

本发明授权一种基于数据隐私保护的油浸变压器分布式故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据隐私保护的油浸变压器分布式故障诊断方法，其特征在于：所述基于数据隐私保护的油浸变压器分布式故障诊断方法包括如下步骤： S1、获取N个变压器站点的油中溶解气体数据并存入对应的本地数据库，各本地数据库之间不进行数据共享； S2、对各本地数据库的油中溶解气体数据进行归一化处理，基于改良三比值法为归一化处理后的数据进行分组并打上标签； S3、将打上标签的数据进行双向平铺加强，并对应转换为二维图像； S4、基于联邦学习构建变压器故障诊断模型，所述变压器故障诊断模型包括一个中央服务端和N个参与者客户端，所述参与者客户端与变压器站点一一对应，各所述参与者客户端配置有本地模型，所述本地模型为卷积神经网络模型，所述中央服务端采用FedAvg算法进行本地模型参数的聚合； S5、分别将各变压器站点的二维图像输入对应的本地模型进行训练，获得本地模型参数； S6、为本地模型参数添加高斯噪声进行差分隐私处理； S7、将差分隐私处理后的本地模型参数上传至中央服务端进行聚合，并将聚合后的本地模型参数下发至本地模型，返回执行步骤S5，直至完成预设训练次数，获得最优的变压器故障诊断模型。

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