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龙图腾网获悉中石化石油工程技术服务有限公司;中石化河南油建工程有限公司申请的专利一种电力变压器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：CN115470839B 。

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：202210997809.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种电力变压器故障诊断方法是由陈自振;宁博;谭晓涛;崔庆炜;敬有超设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电力变压器故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电力设备故障诊断技术领域，具体涉及一种基于改进型辅助分类生成对抗网络IACGAN的电力变压器故障诊断方法。一种电力变压器故障诊断方法，包括以下步骤：IACGAN模型构建、数据采集、数据集的构建、划分训练集及测试集、构建故障诊断模型、获取故障诊断结果。本发明所提出的IACGAN将基于跳跃连结的ResNet用作ACGAN的生成器、判别器与辅助分类器，通过判别器和辅助分类器对生成数据和真实数据中有效的深度特征进行辨别，验证了生成器生成数据的有效性，避免了模型退化问题，使得算法结构稳定性提高，并能够实现精确的故障诊断。

本发明授权一种电力变压器故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种电力变压器故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：IACGAN模型构建，通过反复堆叠一维卷积层与一维池化层，构建适用于电力变压器DGA数据结构的辅助分类生成对抗网络ACGAN的生成器、判别器与辅助分类器，同时基于ResNet原理，每隔两个一维卷积层进行跳跃连结，以构成IACGAN模型； 步骤2：数据采集，采集正常运行状态与不同故障运行状态下的电力变压器DGA数据样本； 步骤3：数据集的构建，对步骤2中的DGA数据样本的无编码比值特征数据及其对应的故障类型标签分别作为IACGAN模型的输入及输出进行训练学习，IACGAN模型的生成器生成大量对应具体类型标签的故障数据集，以此构建所需数据集； 步骤4：划分训练集及测试集，对步骤3中获得的数据集随机划分，分别得到所需训练集与测试集； 步骤5：构建故障诊断模型，将步骤4中获得的训练集用于IACGAN模型训练，训练完毕之后单独提取出IACGAN模型中的判别器与辅助分类器的参数，以此构建故障诊断模型； 步骤6：获取故障诊断结果，将步骤4中获得的测试集输入至故障诊断模型，该测试集中的待测数据首先输入进IACGAN模型的判别器以提取判别特征，然后将判别特征输入进IACGAN模型的辅助分类器以得到具体故障类别。

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中石化石油工程技术服务有限公司;中石化河南油建工程有限公司，其通讯地址为：100000 北京市朝阳区惠新东街甲六号第十二层；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”。

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