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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司申请的专利一种基于温度特性的变压器绕组状态检测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：CN120470367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202510568432.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于温度特性的变压器绕组状态检测方法是由柳呈祥;张春辉;喻明;易腾;王丰华;任波;张林枝;薛炳;孙晟设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于温度特性的变压器绕组状态检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于温度特性的变压器绕组状态检测方法，包括：1采集运行数据；2对运行数据进行预处理；3以归一化后的变压器负载电流、有功功率、顶层油温、环境温度和油流速度作为输入数据，归一化后的绕组热点温度作为输出数据，构建数据集；4建立考虑多头注意力机制的变压器绕组热点温度的VSN‑TKAN‑GRN深度学习网络并行计算模型；5基于VSN‑TKAN‑GRN深度学习网络并行计算模型对变压器绕组热点温度进行预测；6计算变压器绕组热点温度预测结果与实测结果的平均相对误差百分比，根据平均相对误差百分比的变化判断绕组状态。该方法能高效准确地判别运行中的变压器绕组状态，从而可及时采取有效的变压器运维措施，避免大的故障的发生。

本发明授权一种基于温度特性的变压器绕组状态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于温度特性的变压器绕组状态检测方法，其特征在于，方法包括： Step1、采集运行中的变压器数据，采样频率为，长度为； Step2、对采集到的变压器数据进行预处理； Step3、将预处理后的变压器数据作为输入数据，归一化后的绕组热点温度数据作为输出数据，构建数据集； Step4、建立考虑多头注意力机制的变压器绕组热点温度的VSN-TKAN-GRN深度学习网络并行计算模型，使用Adam优化器进行权重参数优化，直至寻找到网络的最优参数组合； 深度学习网络模型由输入层、VSN模块、TKAN模块、GRN模块、自注意力层、全连接层和输出层组成，其中，VSN模块用于对输入数据进行非线性处理，并根据权重组合变量；TKAN模块用于捕捉由VSN模块处理后的数据的依赖关系，同时将编码器的输出作为解码器的输入，基于GRN模块生成预测时间序列；自注意力层使用多头注意力机制来捕捉不同时间步之间的关系，并与全连接层链接，将自注意力层的输出转变为最终的输出结果； Step5、选取输入数据后面一段时间内的变压器负载电流、有功功率、顶层油温、环境温度和油流速度作为VSN-TKAN-GRN深度学习网络并行计算模型的输入，对变压器绕组热点温度进行预测； Step6、计算变压器绕组热点温度预测结果与实测结果的平均相对误差百分比，根据平均相对误差百分比的变化判断绕组状态，若平均相对误差百分比小于3%，则判断变压器绕组运行状态正常；若平均相对误差百分比小于大于3%，则判断变压器绕组发生了变化，有可能存在匝间短路故障。

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