[發明專利]變壓器溫度預警模型的獲取方法和裝置及溫度預測方法

在審

• 申請號: 202011092905.8
• 申請日: 2020-10-13
• 公開（公告）號: CN112163377A
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 馬率穎;甄巖;陳文彬;白暉峰;鄭利斌;霍超;張港紅;賀金紅;高建;尹志斌;苑佳楠;羅安琴
• 申請（專利權）人: 北京智芯微電子科技有限公司;國網信息通信產業集團有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F111/04;G06F119/08
• 代理公司: 北京潤平知識產權代理有限公司 11283
• 代理人: 肖冰濱;王曉曉

1.一種變壓器溫度預警模型的獲取方法，其特征在于，所述方法包括：

建立溫度預警初始模型；

獲取數據集，所述數據集的數據包括多個溫度數據組和與所述溫度數據組對應的真實標簽，所述溫度數據組包括相同預設時長內的多個變壓器溫度和與所述變壓器溫度對應的環境溫度；

對所述數據集中的數據進行特征提取，得到變壓器溫度特征和環境溫度特征；

將所述變壓器溫度特征和所述環境溫度特征融合，得到融合特征；

基于所述融合特征和所述溫度預警初始模型，確定預測標簽；以及

基于所述真實標簽和所述預測標簽，對所述溫度預警初始模型進行修正，以獲取所述溫度預警模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在對所述數據集中的數據進行特征提取后，所述方法還包括：

確定所述變壓器溫度重要性權重和所述環境溫度重要性權重；

基于所述變壓器溫度特征和變壓器溫度重要性權重，確定變壓器溫度加權特征，并基于所述環境溫度特征和環境溫度重要性權重，確定環境溫度加權特征；以及

將所述變壓器溫度加權特征和環境溫度加權特征融合，得到加權融合特征，并將所述加權融合特征作為所述融合特征。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括通過以下方式獲得所述變壓器溫度重要性權重和環境溫度重要性權重：

分別獲取所述變壓器溫度特征和環境溫度特征經神經網絡輸出的變壓器溫度輸出值和環境溫度輸出值；

分別對所述變壓器溫度輸出值和環境溫度輸出值進行卷積運算后得到與所述變壓器溫度重要性權重對應的標量和與所述環境溫度重要性權重對應的標量；以及

分別將與所述變壓器溫度重要性權重對應的標量和與所述環境溫度重要性權重對應的標量映射至[0,1]區間，以獲得所述變壓器溫度重要性權重和所述環境溫度重要性權重。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，通過以下方式確定變壓器溫度加權特征和環境溫度加權特征：

其中，i表示變壓器溫度或環境溫度，j表示第j個溫度數據組，t表示預設時長內的第t個時間點，S表示加權特征，α表示重要性權重，Y表示特征。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述變壓器溫度特征和所述環境溫度特征融合包括：

將所述變壓器溫度特征和所述環境溫度特征串聯拼接后得到的串聯特征作為所述融合特征。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，通過以下方式確定預測標簽：

其中，p(·)表示標簽分布的預測函數，x表示融合特征，k表示標簽類別數，θ_k表示第k類標簽對應參數向量，T表示轉置。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于真實標簽和所述預測標簽對所述溫度預警初始模型進行修正包括：

確定所述真實標簽與所述預測標簽的差異；以及

基于所述差異對所述溫度預警初始模型進行修正。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，通過以下方式確定所述真實標簽與所述預測標簽的差異：

其中，Reloss(·)表示真實標簽與預測標簽的差異，i表示柱頭溫度或環境溫度，t表示預設時長內的第t個時間點，c表示第c個串聯特征，n表示溫度數據組的數量，y表示真實標簽分布，S表示串聯特征，p(·)表示標簽分布的預測函數。

9.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述差異對所述溫度預警初始模型進行修正，包括基于以下損失函數對所述溫度預警初始模型進行修正：

其中，Θ為參數集合，λ為超參數，θ^c為正則化參數，i表示柱頭溫度或環境溫度，t表示預設時長內的第t個時間點，c表示第c個串聯特征，n表示溫度數據組的數量，y表示真實標簽分布，S表示特征，p(·)表示標簽分布的預測函數。