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龙图腾网获悉南京电力设计研究院有限公司申请的专利基于磁电耦合传感器的变压器铁芯交直流混合电流在线监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：CN119780516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510284080.6，技术领域涉及：G01R19/25；该发明授权基于磁电耦合传感器的变压器铁芯交直流混合电流在线监测方法及系统是由延巧娜;许洪华;茅嘉毅;顾承阳;马斌;杨莲;刘永生;张明;刘籍蔚;张瑶;程孟晗;朱英杰;卫茹设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于磁电耦合传感器的变压器铁芯交直流混合电流在线监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力设备状态监测技术领域，具体涉及一种基于磁电耦合传感器的变压器铁芯交直流混合电流在线监测方法及系统，该方法采用磁电耦合传感器阵列实时监测变压器内部的铁芯振动产生的磁通量变化，将磁通量变化转换为原始电信号，对原始电信号进行处理，提取混合电流中的交流信号分量和直流信号分量，并将其随历史运行数据和实时环境参数输入至待训练的深度循环神经网络中，深度循环神经网络经过迭代训练后输出强化后的杂散电流以及消除环境影响后的直流电流信号。本发明使用深度循环神经网络与自适应分解相结合的方法实现铁芯温度高精度预测；并利用动态数据训练神经网络，从而增强网络的动态处理能力，可有效提高变压器运行可靠性。

本发明授权基于磁电耦合传感器的变压器铁芯交直流混合电流在线监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于磁电耦合传感器的变压器铁芯交直流混合电流在线监测方法，其特征在于，该方法包括： 由于变压器内部磁通变化引起变压器铁芯振动变化，采用磁电耦合传感器阵列实时监测振动变化，所述磁电耦合传感器通过检测铁芯振动作用于其自身的磁致伸缩效应，将机械振动转换为原始电信号； 对所述原始电信号进行增益调节和数字化处理，从而形成处理后电流的输出形式，所述处理后电流包括交流和直流形成的混合电流； 对所述处理后电流进行自适应分解，得到多个本征模态函数，每个所述本征模态函数代表不同频段的信号成分，从而提取所对应的交流信号分量和直流信号分量，并随历史运行数据和实时环境参数输入至待训练的深度循环神经网络中，所述交流信号分量包括杂散电流，所述深度循环神经网络经过迭代训练后输出强化后的杂散电流以及消除环境影响后的直流电流信号； 通过滤波器向与所述变压器相连的电网中施加反向谐波电流，利用所述反向谐波电流实时抵消强化后的杂散电流的幅值和相位，并计算当前抵消后的杂散电流的有效值； 其中，对所述处理后电流进行自适应分解，得到多个本征模态函数，每个所述本征模态函数代表不同频段的信号成分，从而提取所对应的交流信号分量和直流信号分量，包括： 不同频段的信号成分包括高频谐波分量和基波分量，所述高频谐波分量来自于：当变压器铁芯存在直流偏磁电流时，半个周期磁密增加，饱和增加，导磁性下降，漏磁增加，则导致变压器铁芯振动增加，并在振动信号中产生显著的高频谐波分量； 所述基波分量对应的本征模态函数记为F1，2-15次谐波对应的本征模态函数记为F2-F15；且定义低频为120Hz以下，高频为120Hz以上，故低频分量为基波分量、二次谐波，高频分量为三至十五次谐波； 所述随历史运行数据和实时环境参数输入至待训练的深度循环神经网络中，所述交流信号分量包括杂散电流，所述深度循环神经网络经过迭代训练后输出强化后的杂散电流以及消除环境影响后的直流电流信号，具体包括： 对信号的不同频段进行权重分配，对交流信号分量中的基波、谐波与杂散电流所在的关键频段赋予高权重，对高频分量赋予低权重； 对待训练的深度循环神经网络进行迭代优化，并将其输出反馈至输入层进行多轮特征提取，即通过每轮迭代进一步强化高权重对应的关键频段特征； 将历史运行数据中的直流温升系数，并结合动态调整后的散热系数，输入至所述深度循环神经网络中进行迭代训练，所述深度循环神经网络分析历史运行数据中的传感器漂移，从而得到直流温升系数的修正值，最终得到消除环境影响的直流电流信号；所述直流温升系数通过铁芯直流电阻和散热系数相乘得到，所述动态调整后的散热系数为通过实时采集环境温升修正项，并结合当前环境温度变化，相应调整散热系数的取值。

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