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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司超高压变电公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于DSA-CTCM网络的避雷器温度补偿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：CN119514364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411620765.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于DSA-CTCM网络的避雷器温度补偿方法及系统是由丁玉柱;康文;张小刚;邓维;刘卫东;尹骏刚;张寒;王鼎湘;符劲松;朱娟;唐江琦;钟昱铭;魏绍东;刘欢;吴静;姚达设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DSA-CTCM网络的避雷器温度补偿方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DSA‑CTCM网络的避雷器温度补偿方法，包括：获取避雷器的历史环境数据；对避雷器的历史环境数据进行数据预处理；基于双阶段自注意力结合MambaNet的时序卷积网络，通过数据预处理后的历史环境数据，构建并训练得到温度补偿模型；将避雷器的实时环境数据输入到温度补偿模型，以获取预测温度数据，并计算实时温度数据和预测温度数据间的温度偏差值；建立动态反馈机制，根据温度偏差值动态生成温度补偿模型的补偿系数，将所述补偿系数反馈到温度补偿模型，以调整温度补偿模型参数，并对温度补偿模型进行性能评估；本发明通过构建DSA‑CTCM网络的避雷器温度补偿方法，能够准确地识别和加权不同时间步的环境数据，提高了温度补偿的准确度。

本发明授权一种基于DSA-CTCM网络的避雷器温度补偿方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于DSA-CTCM网络的避雷器温度补偿方法，其特征在于，包括： S1：获取避雷器的历史环境数据； 所述环境数据包括避雷器的温度数据和避雷器所处环境的气候数据； S2：对避雷器的历史环境数据进行数据预处理； S3：基于双阶段自注意力结合MambaNet的时序卷积网络，通过数据预处理后的历史环境数据，构建并训练得到温度补偿模型； S4：获取避雷器的实时环境数据，将所述实时环境数据输入到温度补偿模型，以获取预测温度数据，并计算实时温度数据和预测温度数据间的温度偏差值； S5：建立动态反馈机制，根据温度偏差值动态生成温度补偿模型的补偿系数，将所述补偿系数反馈到温度补偿模型，以调整温度补偿模型参数，并对温度补偿模型进行性能评估； 所述S3包括以下具体步骤： S301：基于数据预处理后的历史环境数据，建立环境数据集；所述环境数据集包括训练集和测试集； S302：基于双阶段自注意力结合MambaNet的时序卷积网络，构建避雷器温度补偿模型； 所述温度补偿模型包括编码器、Mamba模块和解码器； S303：将训练集中数据输入到编码器，基于编码器提取输入数据的特征序列，计算特征序列的重要性权重，以生成加权的隐藏状态，并将隐藏状态编码后发送到Mamba模块； S304：基于Mamba模块整合编码器输出，变换维度并动态选择关键时序信息，以增强模型的时间序列建模能力，并生成合适的特征序列发送至解码器； S305：解码器通过分类信息对所述隐藏状态进行解码，并自适应选择的所述隐藏状态重要性权重，以生成新的隐藏状态，将其与Mamba模块输出的特征序列结合，计算出温度补偿后的预测温度数据； S306：根据历史温度数据及其对应的预测温度数据，计算两者间的温度差值，并基于温度差值对所述温度补偿模型的参数进行调整，持续迭代训练； S307：当温度补偿模型的训练迭代次数达到预设测试次数时，基于测试集对所述温度补偿模型进行性能测试；若模型性能合格，则完成所述温度补偿模型的训练；若模型性能不合格，则执行步骤S308； S308：判断迭代次数是否达到预设迭代次数，若是，则完成所述温度补偿模型的训练；否则，返回执行步骤S303。

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