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基于GatedTCN-Attentions的煤矿变压器顶层油温预测
1
作者
谢海峰
裴文良
+1 位作者
魏硕
张越超
《煤炭技术》
2025年第4期257-262,共6页
顶层油温预测可以为煤矿油浸式变压器的故障预警和老化评估提供重要依据,有利于保障煤矿安全。针对传统方法在信息提取、油温长周期预测方面的局限性,提出一种基于GatedTCN-Attentions的煤矿变压器顶层油温预测方法。首先,通过K-近邻算...
顶层油温预测可以为煤矿油浸式变压器的故障预警和老化评估提供重要依据,有利于保障煤矿安全。针对传统方法在信息提取、油温长周期预测方面的局限性,提出一种基于GatedTCN-Attentions的煤矿变压器顶层油温预测方法。首先,通过K-近邻算法将数据规范化;然后,由门控时序卷积神经网络和通道注意力模块建立分支通道进行特征提取,再通过块注意力机制进行多模态特征融合;最后,由回归预测模块输出油温预测值。实验结果表明,相比于其他传统深度学习模型,所提模型在长周期油温预测的准确性和稳定性方面均具有明显优势,对煤矿变压器的健康监测具有指导意义。
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关键词
煤矿变压器
顶层油温
门控时序卷积网络
注意力机制
长周期预测
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题名
基于GatedTCN-Attentions的煤矿变压器顶层油温预测
1
作者
谢海峰
裴文良
魏硕
张越超
机构
中信重工开诚智能装备有限公司
出处
《煤炭技术》
2025年第4期257-262,共6页
文摘
顶层油温预测可以为煤矿油浸式变压器的故障预警和老化评估提供重要依据,有利于保障煤矿安全。针对传统方法在信息提取、油温长周期预测方面的局限性,提出一种基于GatedTCN-Attentions的煤矿变压器顶层油温预测方法。首先,通过K-近邻算法将数据规范化;然后,由门控时序卷积神经网络和通道注意力模块建立分支通道进行特征提取,再通过块注意力机制进行多模态特征融合;最后,由回归预测模块输出油温预测值。实验结果表明,相比于其他传统深度学习模型,所提模型在长周期油温预测的准确性和稳定性方面均具有明显优势,对煤矿变压器的健康监测具有指导意义。
关键词
煤矿变压器
顶层油温
门控时序卷积网络
注意力机制
长周期预测
Keywords
coal mine transformer
top oil temperature
Gated temporal convolutional network
attention mechanism
long-term prediction
分类号
TD612 [矿业工程—矿山机电]
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作者
出处
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1
基于GatedTCN-Attentions的煤矿变压器顶层油温预测
谢海峰
裴文良
魏硕
张越超
《煤炭技术》
2025
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