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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司申请的专利一种重建保护设备核心元器件温度数据的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：CN117317965B 。

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：202311083768.5，技术领域涉及：H02H3/05；该发明授权一种重建保护设备核心元器件温度数据的方法及系统是由金龙;詹荣荣;孟江雯;刘龙浩;张坤俊;詹智华;刘怀;李泽设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种重建保护设备核心元器件温度数据的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种重建保护设备核心元器件温度数据的方法及系统，属于机器学习技术领域。本发明方法，包括：搭建保护设备的热仿真模型，基于所述热仿真模型输出保护设备核心元器件的温度数据；基于随机森林法对所述特征进行约简，得到约简特征；利用GAN网络生成与所述保护设备核心元器件真实温度数据的近似温度数据；将所述近似温度数据输入至Stacking集成模型，基于所述近似温度数据对所述Stacking集成模型进行训练，得到所述保护设备的热仿真重建模型，基于所述热仿真重建模型输出保护设备核心元器件重建的温度数据。本发明能够重建保护设备的温度数据，可以及时暴露设备过热问题，减少设备投运后由于元器件过热导致的设备故障率，提升设备运行可靠性。

本发明授权一种重建保护设备核心元器件温度数据的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种重建保护设备核心元器件温度数据的方法，其特征在于，所述方法包括： 搭建保护设备的热仿真模型，基于所述热仿真模型输出保护设备核心元器件的温度数据； 提取出所述温度数据中影响所述保护设备核心元器件温度的特征，基于随机森林法对所述特征进行约简，得到约简特征； 基于GAN网络和所述仿真模型搭建神经网络模型，使用神经网络模型根据所述约简特征和所述保护设备核心元器件真实温度数据，生成与所述保护设备核心元器件真实温度数据的近似温度数据； 将所述近似温度数据输入至Stacking集成模型，基于所述近似温度数据对所述Stacking集成模型进行训练，得到所述保护设备的热仿真重建模型，基于所述热仿真重建模型输出保护设备核心元器件重建的温度数据； 所述基于随机森林法对所述特征进行约简，得到约简特征，包括： 基于随机森林法计算得到所述特征的重要程度； 根据所述重要程度对所述特征进行排序，并删除重要程度较小的重要特征，以完成约简； 所述特征包括：保护设备核心元器件排列方式、热阻、比热容和功耗； 所述基于所述近似温度数据对所述Stacking集成模型进行训练，包括： 将所述近似温度数据作为原始训练集，基于交叉验证将所述原始训练集分为训练集和验证集； 基于训练集训练所述Stacking集成模型的基分类器，将基分类器对验证集的预测结果作为元训练集； 使用元训练集对所述Stacking集成模型中的元分类器进行训练，将所述训练完成的基分类器和元分类器作为训练完成的Stacking集成模型。

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