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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司直流公司;武汉市豪迈电力自动化技术有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的变压器升流试验数据分析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：CN119720002B 。

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：202411551905.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于深度学习的变压器升流试验数据分析方法是由姚兵;顾建新;戴迪;刘浔;杨文;艾亮;周广;韩情涛;杨增力;吴迪;李君;王晶;石硕;黄瑶玲;贺霖华;黄元;陈国训;陈前臣;吴云培;聂蛟;石旭刚;王添慧设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的变压器升流试验数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的变压器升流试验数据分析方法，涉及变电设备技术领域，包括以下步骤：S1、数据收集与预处理；S2、特征工程；S3、数据集划分；S4、模型选择与架构设计；S5、模型训练；S6、模型验证与超参数调优；S7、模型测试与评估；S8、异常检测与自适应学习；S9、结果解释与模型可解释性；S10、持续监控与模型更新。该基于深度学习的变压器升流试验数据分析方法，通过基于深度学习，结合特征工程、模型选择与架构设计、异常检测与自适应学习等技术，旨在通过全方位的数据分析，提升变压器升流试验的准确性和鲁棒性；不仅能够提高模型对未见数据的泛化能力，还能实时适应环境变化。

本发明授权一种基于深度学习的变压器升流试验数据分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的变压器升流试验数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据收集与预处理； 通过不同数据源收集变压器升流试验的数据，并对数据进行预处理，用于提高后续深度学习模型的准确性和鲁棒性； S2、特征工程； 通过特征选择和特征提取的方法，基于特征工程的特征生成模型，通过结合多个特征以捕捉变压器运行状态的复杂关系，挑选出对变压器性能具有重要影响的特征； 特征生成模型如下所示： ； 其中，为生成的新特征；为电流；为电压；为温度；为信号的频率；为电流的变化率；为可调的权重系数； 正弦函数用于模拟电流的周期性变化，基于变压器运行过程中存在的频率响应特性，捕捉到瞬时特性和震荡模式； 对数变化率用于捕捉电流变化的非线性特征，反映系统的动态行为，电流的急剧变化用于指示潜在的故障风险； 温度与电流的乘积项用于反映温度对电流性能的影响，揭示热效应影响变压器的效率和安全性； 各个特征的影响程度由权重系数进行调节，通过数据驱动方法，线性回归或深度学习模型的训练来确定，使得新特征更好地反映变压器的实际性能； S3、数据集划分； 将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，划分比例为70%用于训练，15%用于验证，15%用于测试；验证集用于调参，测试集用于最终模型性能的评估； S4、模型选择与架构设计； 基于变压器升流试验数据，利用深度学习模型，并在架构设计上，决定网络的层数、每层的神经元数量以及激活函数的超参数； S5、模型训练； 使用训练集数据对选定的模型进行训练，通过反向传播算法优化网络的参数； S6、模型验证与超参数调优； 模型训练完成后，利用验证集对模型进行评估，并根据评估结果调整超参数； S7、模型测试与评估； 模型超参数调优完成后，在测试集上进行评估，使用混淆矩阵分析模型的分类表现，识别模型存在的偏差和弱点，根据测试结果生成ROC曲线和AUC值的指标； S8、异常检测与自适应学习； 基于异常检测机制，利用无监督学习的方法，识别并处理异常样本；建立自适应学习机制，允许模型在新数据到来时进行在线学习，更新模型参数，用于适应不断变化的环境； 异常检测机制如下所示： ； 其中， 表示异常标记，1为异常，0为正常； 为输入样本； 为样本的均值向量，通过聚类或历史数据计算； 为样本与均值向量的距离，采用欧氏距离或马氏距离； 为设定的阈值，用于判定异常的界限； 该机制通过计算每个输入样本与均值向量之间的距离，判断样本是否为异常； 当样本的距离超过设定阈值时，样本被标记为异常，否则标记为正常； 在新数据到达时，利用上述异常检测机制计算每个样本的异常标记；如果发现异常样本，可以将其单独处理，避免对模型训练产生负面影响； 对于正常样本，根据自适应学习机制对模型参数进行实时更新； S9、结果解释与模型可解释性； 在深度学习模型中进行结果的解释，使用SHAP值或LIME方法，分析模型的决策过程，理解特征对最终预测结果的贡献； S10、持续监控与模型更新； 基于深度学习模型在实际应用中的有效性，建立持续监控机制，对模型的表现进行实时跟踪。

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