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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于DBN和改进ELM的电力变压器故障诊断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：CN117034082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202311007169.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于DBN和改进ELM的电力变压器故障诊断方法是由向敏;秦玲玲;张昌剑;韩永;周星旺;柏燚;王承泽;任禹鹏设计研发完成，并于2023-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DBN和改进ELM的电力变压器故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于DBN和改进ELM的电力变压器故障诊断方法，属于智能电网领域。该方法包括：S1：获取电力变压器运行状态数据，进行数据清洗和归一化处理，用顺序前进法筛选与变压器运行状态密切相关的特征；S2：通过DBN逐层训练和学习输入特征的潜在表示，捕捉变压器运行状态数据间的关联关系，即学习到变压器运行状态特征表示；S3：将DBN和改进的ELM相融合，利用Circle混沌映射生成ELM的输入权重，基于改进DropConnect算法和L1、L2范数分别实现ELM的输入权重和输出权重的正则化处理，最后输出得到电力变压器故障类型。本发明可快速准确地实现电力变压器的故障诊断。

本发明授权一种基于DBN和改进ELM的电力变压器故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DBN和改进ELM的电力变压器故障诊断方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： S1：获取电力变压器运行状态数据，进行数据清洗和归一化处理，用顺序前进法筛选与变压器运行状态密切相关的特征； S2：将步骤S1筛选出的特征输入深度置信网络DBN，通过DBN逐层训练和学习输入特征的潜在表示，捕捉变压器运行状态数据间的关联关系，即学习到变压器运行状态特征表示； S3：将DBN和改进的ELM相融合，即将步骤S2学习到的变压器运行状态特征表示输入改进的ELM，利用Circle混沌映射生成ELM的输入权重，基于改进DropConnect算法和L1、L2范数分别实现ELM的输入权重和输出权重的正则化处理，最后输出得到电力变压器故障类型，其中ELM是极限学习机； 基于改进的DropConnect算法实现ELM的输入权重正则化处理，具体包括以下步骤： S31：通过选择Circle混沌映射生成的输入权重的中值作为阈值，大于阈值的连接权重是高值连接权重，对变压器故障诊断网络性能贡献大；相反，小于阈值的连接权重是低值连接权重，对变压器故障诊断网络性能贡献小，通过对连接权重进行分层处理，更好地优化变压器故障诊断模型的性能； S32：通过掩码矩阵控制神经元之间的连接，掩码矩阵中的1表示对应的连接权重被保留，而0表示对应的连接权重被丢弃，为使变压器故障诊断模型不过度依赖于特定的连接，将掩码矩阵设定为服从高斯分布，并以高斯分布的中值作为阈值，高值连接权重对应的掩码矩阵由高斯分布中大于阈值的为1，小于阈值的为0组成；相反地，对于低值连接权重对应的掩码矩阵由高斯分布中小于阈值的为1，大于阈值的为0组成； S33：将连接权重与掩码矩阵相乘，并添加高斯噪声与掩码矩阵相乘，获得用改进的DropConnect算法正则化后的输入权重。

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