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龙图腾网获悉广西电网有限责任公司南宁供电局;桂林航天工业学院申请的专利一种基于多传感器的变压器故障检测方法及系统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：CN121117980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511668192.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多传感器的变压器故障检测方法及系统是由唐小峰;蒋延军;毛学飞;徐树峰;罗传胜;赵明燕;范兴明;吴慧峰设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器的变压器故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力设备检测技术领域，公开了一种基于多传感器的变压器故障检测方法及系统，所述方法包括：获取多源运行信号数据并进行预处理，得到低维关键特征向量集；根据该特征集进行权重计算与加权融合，得到融合特征表示；将该表示输入诊断模型得到初步故障概率分布；将其与历史故障数据库比对评估偏差，若超阈值则判定为高风险态势；据此更新数据库并获取新数据生成精炼特征集；以该特征集作为输入迭代执行上述步骤，输出准确故障评估结果。本方法能够实现变压器微小绝缘缺陷的精准、自适应故障检测与动态预警。

本发明授权一种基于多传感器的变压器故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器的变压器故障检测方法，其特征在于，包括： 获取多源运行信号数据，并进行数据预处理，得到低维关键特征向量集； 根据所述低维关键特征向量集，进行权重计算和加权融合，得到融合特征表示； 将所述融合特征表示输入至预设的诊断模型中进行分析，得到初步故障概率分布； 根据所述初步故障概率分布，与预先建立的历史故障数据库进行对比并评估偏差，若所述偏差超过预设风险阈值时，则确定并得到高风险故障态势； 根据所述高风险故障态势，对所述历史故障数据库进行增量更新，并同步获取新的多源运行信号数据，生成精炼特征集； 将所述精炼特征集作为新一轮输入，迭代执行所述权重计算、加权融合、诊断分析及偏差评估步骤，输出准确故障评估结果； 其中，所述根据所述低维关键特征向量集，进行权重计算和加权融合，得到融合特征表示，包括： 根据所述低维关键特征向量集，计算各信号分量的方差与信噪比，得到信号质量指标集；所述信噪比计算过程为：首先通过信号处理方法估算出信号功率与噪声功率；对于任一传感器信号序列S=[]，其信号功率通过计算该序列所有采样点的平方均值获得；噪声功率通过对原始信号序列S进行平滑处理以提取信号趋势分量，采用滑动平均滤波方法，窗口长度为L，计算公式为： 然后，计算原始信号与趋势信号的差值，得到噪声序列： 接着，噪声功率通过计算噪声序列的方差获得，计算公式为： 其中，为噪声序列的第i个采样点，为噪声序列所有元素的均值； 最后，计算信号功率和噪声功率的比值，再取其以10为底的对数，再乘以10； 根据所述信号质量指标集，进行可靠性排序和分配权重，得到可靠性权重集；此过程包含一个硬性判断和一个软性分配：首先，将各信号的方差值与预设方差阈值进行比较，该阈值的设定依据为该信号在大量历史正常运行工况下的统计方差上限，若某一信号的当前方差超过此阈值，则直接将其初步标记为低可靠性信号；然后，对所有信号的信噪比值进行归一化处理，将其映射到0到1的区间，具体映射公式为： 其中，为第i个信号的信噪比，和分别为当前信号集中信噪比的最小值和最大值；若信号被标记为低可靠性，则在其基于信噪比的权重上乘以一个惩罚因子α,0α1，即： 若信号未被标记为低可靠性，则其最终权重；所有信号的最终权重共同构成了可靠性权重集； 根据所述可靠性权重集和所述低维关键特征向量集，进行加权平均计算，得到初步融合特征集； 根据所述初步融合特征集，进行特征筛选与矩阵投影，得到融合特征表示。

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