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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;安徽大学申请的专利基于分层残差网络的变压器冷却风机性能预测方法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：CN120493214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510984179.7，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于分层残差网络的变压器冷却风机性能预测方法是由汤杰杰;徐天宇;徐鹏程;丛星亮;苏阳;王立宇;赵晨阳;张骏;李勇;卢一相设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层残差网络的变压器冷却风机性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分层残差网络的变压器冷却风机性能预测方法，涉及设备监测技术领域。方法包括：通过多个传感器获取冷却风机在多种性能退化程度、多种运行状态下的时序数据，并对分层注意力残差时序网络进行训练，网络中的多个时间特征提取单元的输入端、输出端分别对应连接传感器注意力模块的输出端、时间注意力模块的输入端，性能退化预测单元和故障预测单元的输入端通过共享全连接单元连接时间注意力模块的输出端；利用训练完成的分层注意力残差时序网络根据待诊断时序数据得到性能退化预测结果和故障类型预测结果。该方法能够在统一框架内同步实现对冷却风机未来性能的精确预测和当前状态的准确评估。

本发明授权基于分层残差网络的变压器冷却风机性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分层残差网络的变压器冷却风机性能预测方法，其特征在于，所述冷却风机多个部位设置有传感器，所述方法包括： 通过多个所述传感器获取所述冷却风机在多种性能退化程度、多种运行状态下的时序数据； 构建分层注意力残差时序网络，并基于所述时序数据对所述分层注意力残差时序网络进行训练，所述网络包括：传感器注意力模块、时间特征提取模块、时间注意力模块和多任务输出模块，所述时间特征提取模块包括多个时间特征提取单元，所述多任务输出模块包括共享全连接单元、性能退化预测单元和故障预测单元，所述多个时间特征提取单元的输入端、输出端分别对应连接所述传感器注意力模块的输出端、所述时间注意力模块的输入端，所述性能退化预测单元和所述故障预测单元的输入端通过所述共享全连接单元连接所述时间注意力模块的输出端； 利用训练完成的分层注意力残差时序网络根据待诊断时序数据得到性能退化预测结果和故障类型预测结果； 所述传感器注意力模块通过下式输出加权特征： ； 其中，表示注意力分数；，分别表示所述传感器注意力模块可学习的权重和偏置；，表示输入至所述传感器注意力模块的样本；表示时间步长，表示传感器通道数；表示注意力权重，表示逐元素相乘，表示指数函数； 第个时间特征提取单元通过下式提取时间特征： ; 其中，表示一维卷积神经网络，表示第个时间特征提取单元采用的卷积核权重，表示第个时间特征提取单元采用的卷积核大小，表示第个时间特征提取单元可学习的偏置，表示输出通道数，表示卷积处理后的时间步长，分别表示第个时间特征提取单元的两个中间特征，表示1×1卷积，为小于等于K的正整数，K表示时间特征提取单元的数量。

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国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;安徽大学，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市经济技术开发区紫云路299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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