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龙图腾网获悉国网四川省电力公司自贡供电公司申请的专利一种变压器油位在线监测与预警方法、系统及介质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：CN121163627B 。

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：202511695285.X，技术领域涉及：G01F23/80；该发明授权一种变压器油位在线监测与预警方法、系统及介质是由李丝雨;胡梦琪;韦勇;肖浩;袁旦;刘庆宇;吴双;李瑾;侯强;田金;万远新设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变压器油位在线监测与预警方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变压器油位在线监测与预警方法、系统及介质，涉及变压器油位监测技术领域，方法包括：获取同一时间段内的历史数据；对历史数据进行预处理，得到预处理后的数据；采用LSTM模型并融合注意力机制构建油位预测模型，对油位预测模型进行训练，得到训练好的油位预测模型；将实时获取顶层油温、负载电流和环境温度数据输入训练好的油位预测模型中进行预测，输出预测油位值和注意力权重；将实际测量油位值与预测油位值进行相减，得到残差，分析残差和注意力权重的分布情况，得到引起当前油位变化的原因，生成指导性告警和运维建议。实现在微小渗漏造成油位低报警或故障之前提前预警，能分析其具体的故障原因并给出对应的运维建议。

本发明授权一种变压器油位在线监测与预警方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种变压器油位在线监测与预警方法，其特征在于，包括： 获取同一时间段内的变压器油位、顶层油温、负载电流和环境温度的历史数据； 对历史数据进行预处理，得到预处理后的数据； 采用LSTM模型并融合注意力机制构建油位预测模型，对油位预测模型进行训练，得到训练好的油位预测模型； 所述油位预测模型包括输入层、LSTM层、注意力层、全连接层和输出层，所述输入层用于接收输入的时序样本； 所述LSTM层为2层，第一LSTM层用于提取基础时序特征，所述第一LSTM层是节点数为100，第二LSTM层用于从基础时序特征中提取深化特征，输出第一时序特征并输出给注意力层，所述第二LSTM层的节点数为50，所述第一LSTM层和第二LSTM层之后均设有Dropout层； 所述注意力层为1层，所述注意力层采用加性注意力对第一时序特征计算每个时间步的权重，通过线性变换生成查询向量、键向量和值向量，用softmax函数计算权重后对时序特征加权求和，输出融合特征； 所述全连接层为1层，有25个节点，逐步压缩融合特征维度整合信息； 所述输出层输出预测油位值；获取变压器油位、顶层油温、负载电流和环境温度的实时数据； 将实时获取顶层油温、负载电流和环境温度数据输入训练好的油位预测模型中进行预测，输出预测油位值和注意力权重； 将实际测量油位值与预测油位值进行相减，得到残差，分析残差和注意力权重的分布情况，得到引起当前油位变化的原因，并生成指导性告警和运维建议； 如果残差呈现长期、稳定的负向趋势，无论负载和环境温度如何变化，由于油量在不断减少，实际油位总是跟不上模型的预期，发出“油位异常下降趋势”的早期预警，提示维护人员可能存在泄漏点；如果注意力权重出现混乱、无规律的分布，说明传感器异常，发出“传感器数据可靠性告警”，提示对表计进行校验。

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