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龙图腾网获悉山东大学;国网山东省电力公司超高压公司;山东电力设备有限公司申请的专利基于机器学习算法的变压器热点信息测量方法及系统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：CN116167286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310335880.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习算法的变压器热点信息测量方法及系统是由何东欣;刘洪顺;李清泉;冯新岩;张志强;王新兵;孙佑飞;刘晗;耿攀;郭昊鑫;王浩晨设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习算法的变压器热点信息测量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及变压器技术领域，特别设计一种基于机器学习算法的变压器热点信息测量方法及系统，该方法包括以下步骤：建立变压器几何模型，并于几何模型上设置若干个超声波传感器，基于若干热点故障的几何位置和温度值进行声场仿真，利用超声检测得到若干热点故障的声波信号以及声场仿真数据集；基于若干热点故障的声波信号提取特征参量并进行参数化整理，建立热点类型；使用热点类型对机器学习算法进行训练，得到训练的机器学习算法，并基于训练结果建立热点故障的类型库；使用训练的机器学习算法对待测变压器热点的特征参量进行分类，基于分类结果，得到变压器热点信息。

本发明授权基于机器学习算法的变压器热点信息测量方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习算法的变压器热点信息测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 建立变压器几何模型，并于几何模型上设置若干个超声波传感器，基于若干热点故障的几何位置和温度值进行声场仿真，利用超声检测得到若干热点故障的声波信号以及声场仿真数据集； 通过改变单一热点故障的几何位置和温度值进行声场仿真，得到若干热点故障的声波信号以及声场仿真数据集，基于时域与频域的变动参数化整理提取热点故障的声波信号的特征参量； 基于若干热点故障的声波信号提取特征参量并进行参数化整理，建立热点类型，具体为： 将热点故障的声波信号的特征参量按几何位置区域、温度值区间进行分类整理； 几何位置区域以几何模型内部铁心及绕组为划分对象，以绕组轴心为原点的水平方向建立坐标系，在水平位置划分y1个区域，沿绕组轴心方向划分y2个区域，共计y3=y1×y2个区域； 温度值区间划分以z1℃为1个区间，从40℃到140℃，共计z2=140-40z1个区间；将位置区域与温度值区间组合形成y3×z2种热点类型； 使用热点类型对机器学习算法进行训练，得到训练的机器学习算法，并基于训练结果建立热点故障的类型库； 使用训练的机器学习算法对待测变压器热点的特征参量进行分类，基于分类结果，得到变压器热点信息。

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