[发明专利]基于长短期记忆网络的变压器顶层油温预测方法及系统在审
| 申请号： | 202210209041.6 | 申请日： | 2022-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN114997257A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 赵军;高树国;田源;苗俊杰;邢超;相晨萌;任素龙;王庚森 | 申请（专利权）人： | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国网河北能源技术服务有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/62;G01R31/08 |
| 代理公司： | 北京和联顺知识产权代理有限公司 11621 | 代理人： | 崔风波 |
| 地址： | 050021 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本说明书实施例公开了一种基于长短期记忆网络的变压器顶层油温预测方法及系统。方案包括：采用相关性分析确定影响变压器顶层油温的变量因素；获取所述变量因素对应的历史数据集；采用分层抽样方法对所述历史数据集进行划分，生成训练数据集和测试数据集；利用所述训练数据集对初始化后的LSTM模型进行训练，生成油温预测模型；采用所述油温预测模型对变压器顶层油温进行预测。本方案在循环神经网络的基础上，深入分析数据类型，对模型进行改进，提出了LSTM算法，其构建的LSTM技术框架可为电力变压器油温变化提供关键的技术支持。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 短期 记忆 网络 变压器 顶层 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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