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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于Transformer模型的油浸式变压器热点温度预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：CN121009348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511535192.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于Transformer模型的油浸式变压器热点温度预测方法及系统是由刘洪顺;刘佳丽;刘路遥;隋宜臻;阿里·穆罕穆德·阿里·阿卜杜;冯景桐;李清泉;任富强;何东欣;孟繁博;王宇清;沈杨;陈曦设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer模型的油浸式变压器热点温度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于Transformer模型的油浸式变压器热点温度预测方法及系统，属于变压器热点温度预测技术领域，包括：获取油浸式变压器的关键运行参数数据并进行数据预处理；将数据预处理后的油浸式变压器的关键运行参数数据输入至变压器热点温度预测模型中进行预测。基于掩码重建的自监督预训练机制，利用无标签数据学习时序特征，提升模型的特征提取能力与泛化性能。

本发明授权基于Transformer模型的油浸式变压器热点温度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于Transformer模型的油浸式变压器热点温度预测方法，其特征是，包括： 获取油浸式变压器的关键运行参数数据并进行数据预处理； 将数据预处理后的油浸式变压器的关键运行参数数据输入至变压器热点温度预测模型中进行预测，获得目标时段内的热点温度预测结果； 其中，所述变压器热点温度预测模型采用Transformer架构； 所述Transformer架构包括编码器及解码器； 所述编码器由多个结构相同的独立编码器层堆叠形成；每一编码器层包括局部增强的多头注意力子层与前馈网络子层，并通过残差连接与层归一化串联； 所述解码器由多个结构相同的独立解码器层堆叠构成；每一解码器层包括掩码局部多头注意力子层、编码解码交叉注意力子层及前馈网络子层，并通过残差连接与层归一化串联； 在所述编码器的局部增强的多头注意力子层及解码器的掩码局部多头注意力子层中引入局部注意力窗口； 在解码器的编码解码交叉注意力子层中保留全局注意力模式，以充分利用编码器输出的完整时序上下文信息； 所述编码器用于对输入时序特征进行深层表示学习，以捕捉关键运行参数之间的全局依赖和局部相关性； 所述解码器中的掩码注意力用于屏蔽未来时间步信息，交叉注意力用于融合编码器输出特征，以实现对目标预测序列的逐步解码。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923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”。

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