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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利基于随机森林的变压器出线部位局部放电诊断方法和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：CN116340810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310119792.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于随机森林的变压器出线部位局部放电诊断方法和装置是由廖鹏;杨贤;周丹;马志钦;邰彬;林春耀;蔡玲珑;李兴旺;温爱辉;姜烁;靳宇晖;舒想;廖梓豪设计研发完成，并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于随机森林的变压器出线部位局部放电诊断方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于随机森林的变压器出线部位局部放电诊断方法和装置，方法包括：获取待测变压器中各传感器若干天的测量数据；通过滑动窗口法以及随机森林模型分别预测各传感器目标时间区间测量数据，并计算特征量；对每个特征量进行标准化处理，根据标准化处理结果结合传感器类型权重计算特征参数；对各特征参数进行聚类，判断待测变压器是否存在局部放电。本发明通过滑动窗口和随机森林预测模型预测目标区间的测量数据，计算出特征量，通过对特征量进行标准化处理得到变压器在目标区间中每一天的特征参数，实现了各种类型传感器的数据融合，其判断结果利于各变压器的横向对比。

本发明授权基于随机森林的变压器出线部位局部放电诊断方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于随机森林的变压器出线部位局部放电诊断方法，其特征在于，包括： 获取待测变压器中各传感器若干天的测量数据；其中，传感器的类型包括超声传感器、特高频电流传感器和高频电流传感器； 通过滑动窗口法以及预设的随机森林预测模型分别预测各传感器目标时间区间测量数据的预测值，并计算每个传感器在所述目标时间区间中每一天对应的特征量； 计算所有特征量的中位数、不大于75%位置的四分位点和不大于25%位置的四分位点，根据所述中位数、所述不大于75%位置的四分位点和不大于25%位置的四分位点，并对每个特征量进行标准化处理，进而根据标准化处理结果结合传感器类型对应的权重计算得到所述待测变压器在所述目标时间区间中每一天对应的特征参数； 对各所述特征参数进行聚类处理，根据聚类处理结果判断所述待测变压器的出线部位是否存在局部放电； 所述通过滑动窗口法以及预设的随机森林预测模型分别预测各传感器目标时间区间测量数据的预测值，具体为： 将第一预设时间区间的所述测量数据通过预设的随机森林基础模型进行预测，基于滑动窗口法获得所述目标时间区间测量数据的预测值； 当所述目标时间区间大于等于第二预设时间区间时，通过所述第二预设时间区间测量数据的预测值对所述随机森林基础模型的模型参数进行训练，获得训练好的随机森林预测模型； 通过滑动窗口法以及所述训练好的随机森林预测模型，分别预测各传感器目标时间区间测量数据的预测值； 所述计算每个传感器在所述目标时间区间中每一天对应的特征量，具体为： 将每个传感器在所述目标时间区间中每一天的预测值分别减去对应的实际值，并将差值作为所述特征量。

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