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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利油浸式变压器热点温度预测方法、系统、设备和存储介质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：CN116050261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211742170.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权油浸式变压器热点温度预测方法、系统、设备和存储介质是由罗颖婷;江俊飞;王磊;李端姣;赖诗钰;石墨;鄂盛龙设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本油浸式变压器热点温度预测方法、系统、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了油浸式变压器热点温度预测方法、系统、设备和存储介质，包括：根据油浸式变压器的多物理场热状态，建立动态仿真模型，并在预设运行工况下，对动态仿真模型进行动态热仿真，得到仿真运行数据；建立热点温度映射模型，将仿真运行数据作为训练数据集对热点温度映射模型进行训练，热点温度映射模型包括门控循环单元和深度神经网络；获取油浸式变压器的实时运行数据，将实时运行数据输入训练好的热点温度映射模型进行温度预测，得到油浸式变压器的绕组热点温度。本发明利用多物理场仿真获得的变压器数据建立智能学习模型，能够获得更准确的变压器热点温度，同时将油箱外壳关键测温区域作为重要参数，提高了热点温度反演的准确性。

本发明授权油浸式变压器热点温度预测方法、系统、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种油浸式变压器热点温度预测方法，其特征在于，包括： 根据油浸式变压器的多物理场热状态，建立所述油浸式变压器的动态仿真模型，并在预设运行工况下，对所述动态仿真模型进行动态热仿真，得到所述油浸式变压器的仿真运行数据；物理场包括温度场和流体场，温度场包括铁芯损耗和绕组损耗，流体场包括绕组铁芯内部热传导、油对流、空气侧对流、以及热辐射； 建立所述油浸式变压器的热点温度映射模型，将所述仿真运行数据作为训练数据集对所述热点温度映射模型进行训练，所述热点温度映射模型包括门控循环单元和深度神经网络； 获取所述油浸式变压器的实时运行数据，将所述实时运行数据输入训练好的所述热点温度映射模型进行温度预测，得到所述油浸式变压器的绕组热点温度，所述实时运行数据包括负载电流、环境温度、顶层油温和油箱两侧壳体顶部平均温度； 其中，所述门控循环单元包括输入层和重置更新层，所述深度神经网络包括组合层、第一隐藏层、第二隐藏层和输出层； 所述输入层、所述组合层、所述第一隐藏层和所述第二隐藏层的神经元节点数均为6，所述重置更新层的时间步数为6，所述输出层的神经元节点数为1； 所述获取所述油浸式变压器的实时运行数据，将所述运行数据输入训练好的所述热点温度映射模型进行温度预测，得到所述油浸式变压器的绕组热点温度的步骤包括： 获取所述油浸式变压器的历史绕组热点温度和实时运行数据，将所述历史绕组热点温度输入所述输入层，经过所述重置更新层进行门控循环，得到第一输出矩阵； 将所述第一输出矩阵和所述实时运行数据进行拼接，得到第一输入矩阵； 将所述第一输入矩阵输入所述组合层，经过所述第一隐藏层和所述第二隐藏层依次进行线性计算，通过所述输出层输出所述油浸式变压器的绕组热点温度； 所述将所述第一输出矩阵和所述实时运行数据进行拼接，得到第一输入矩阵的步骤包括： 使用concat函数将所述第一输出矩阵和所述实时运行数据进行拼接，得到第一输入矩阵；其中，所述实时运行数据包括第一子运行数据和第二子运行数据，所述第一子运行数据为所述油浸式变压器的当前运行数据，所述第二子运行数据为所述油浸式变压器的上一次运行数据； 所述第一子运行数据包括第一负载电流、环境温度、第一顶层油温和油箱两侧壳体顶部平均温度，所述第二子运行数据包括第二负载电流和第二顶层油温。

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