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龙图腾网恭喜广西大学;国网新疆电力有限公司;中国电力科学研究院有限公司;国网新疆电力有限公司电力科学研究院;特变电工沈阳变压器集团有限公司申请的专利油浸式电力变压器多源故障图谱盲源分离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：CN119293584B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411353796.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权油浸式电力变压器多源故障图谱盲源分离方法是由郑含博;梁炎燊;赵晓林;康锦瑞;杨定乾;汪可;汪佐宪;李刚;冯煜轩;曹成设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本油浸式电力变压器多源故障图谱盲源分离方法在说明书摘要公布了：油浸式电力变压器多源故障图谱盲源分离方法，步骤为：将多源局部放电故障图谱输入CNN编码器，生成网络中增加ResNet网络，在传统CGAN网络对抗性损失函数基础上，引入梯度惩罚项；利用深度学习专用服务器进行多次训练、验证，不断优化调整模型训练参数，获得符合油浸式电力变压器局部放电故障诊断任务要求的网络权重数据文件；采用已训练好的YOLOv8网络作为诊断网络，识别各生成单源图谱的故障类型，明确多源图谱的故障类型，推演诊断油浸式电力变压器的故障状态；将获得的Encoder‑CGAN网络和YOLOv8网络权重数据文件部署到电力巡检设备和平台，完成油浸式电力变压器故障监测和推演诊断任务。突破推演诊断油浸式电力变压器局部放电故障图谱故障类型的难题。

本发明授权油浸式电力变压器多源故障图谱盲源分离方法在权利要求书中公布了：1.油浸式电力变压器多源故障图谱盲源分离方法，其特征在于包括以下步骤：采集多源局部放电故障图谱，对采集的局部放电故障图谱进行背景去噪、灰度处理和图谱压缩处理，得到去除背景和像素干扰、图谱大小统一的局部放电故障图谱数据，再对局部放电故障图谱数据进行筛选、标注和扩充预处理，得到适用于后续深度学习网络模型训练、验证和测试的样本数据集；将样本数据集中的多源局部放电故障图谱输入卷积神经网路编码器：通过多个卷积层、池化层、批归一化层和全连接层提取多源局部放电故障图谱的核心特征向量，将核心特征向量和对应5种局部放电类型的单源特征条件，作为条件生成对抗网络输入；所述的5种局部放电类型包括尖端放电、悬浮放电、沿面放电、气隙放电和颗粒放电；利用条件生成对抗网络中的生成网络中增加深度神经网络架构ResNet网络，结合输入的单源特征条件，提取局部放电故障图谱特征向量中的单源特征向量，将单源特征向量输入到多层ResNet、卷积层、上采样层和激活函数，实现单源图谱生成。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广西大学;国网新疆电力有限公司;中国电力科学研究院有限公司;国网新疆电力有限公司电力科学研究院;特变电工沈阳变压器集团有限公司，其通讯地址为：530004 广西壮族自治区南宁市西乡塘区西乡塘街道大学东路100号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。