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龙图腾网获悉云南电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利基于深度学习的变压器温度分布的监测方法及相关装置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：CN119538663B 。

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：202411602478.1，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于深度学习的变压器温度分布的监测方法及相关装置是由彭庆军;初德胜;邹德旭;王欣;王山;周仿荣;邹阅培;王浩州;杨泽文设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的变压器温度分布的监测方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于深度学习的变压器温度分布的监测方法及相关装置，监测方法包括：获取变压器的当前电压电流数据；利用当前电压电流数据以及预先训练的深度学习模型进行温度分布预测，得到变压器的至少包括变压器的当前绕组短路位置、当前风险位置以及当前温度分布的当前预测结果，风险位置用于指示变压器存在绕组烧毁风险的位置。通过上述方式可以利用采集的电压电流数据输入深度学习模型便可以预测变压器的温度分布、绕组短路位置与存在绕组烧毁风险的风险位置，在不需安装温度传感器的情况下实现变压器温度分布的监测，及定位到短路位置和风险位置对健康状态作出判断。

本发明授权基于深度学习的变压器温度分布的监测方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的变压器温度分布的监测方法，其特征在于，所述监测方法包括： 获取所述变压器的当前电压电流数据； 利用所述当前电压电流数据以及预先训练的深度学习模型进行温度分布预测，得到所述变压器的当前预测结果，所述当前预测结果至少包括所述变压器的当前绕组短路位置、当前风险位置以及当前温度分布，所述风险位置用于指示所述变压器存在绕组烧毁风险的位置，所述深度学习模型是采用预先收集的训练样本集训练得到的，所述训练样本集至少包括所述变压器的各个绕组短路位置下的第一风险位置、第一电压电流数据及第一温度分布； 其中，所述方法还包括： 构建所述变压器的有限元模型； 基于所述有限元模型进行初始仿真，得到所述有限元模型的初始特征参数，所述初始特征参数至少包括最大温度参数； 以各个预设的绕组短路位置作为自变量，对所述有限元模型进行绕组短路工况的模拟仿真，得到各个绕组短路位置下的第一电压电流数据以及第一温度分布； 根据所述最大温度参数以及所述第一温度分布进行比较，得到各个绕组短路位置下的第一风险位置； 其中，所述构建所述变压器的有限元模型，包括： 将所述变压器的有限元几何模型分为铁芯、绕组和油箱； 依照所述变压器的实际变压器参数对所述铁芯、绕组和油箱进行材料设置，得到设置后的有限元几何模型； 对所述设置后的有限元几何模型中的铁芯和绕组进行相应的边界条件设置，得到所述变压器的有限元模型； 其中，所述基于所述有限元模型进行初始仿真，得到所述有限元模型的初始特征参数，包括： 对所述有限元模型施加激励进行瞬态与稳态仿真模拟的初始仿真，获取所述变压器的第二电流电压数据，及计算所述瞬态与稳态仿真模拟过程中变压器运行时的最大温度参数； 其中，所述以各个预设的绕组短路位置作为自变量，对所述有限元模型进行短路工况的模拟仿真，得到各个绕组短路位置下的第一电压电流数据以及第一温度分布，包括： 依次遍历所述绕组短路位置，对于遍历到的目标绕组短路位置，设置所述变压器的短路工况为所述目标绕组短路位置进行短路工况的模拟仿真，获取所述目标绕组短路位置下的第一电流电压数据，并计算所述目标绕组短路位置的短路工况下所述变压器运行时的第一温度分布。

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