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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利基于LSTM神经网络的硅橡胶材料性能预测方法及装置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：CN116030911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202211321928.0，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于LSTM神经网络的硅橡胶材料性能预测方法及装置是由付强;李智;彭磊;张丽;林木松;钱艺华;赵耀洪;杜伯学;孔晓晓设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM神经网络的硅橡胶材料性能预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于LSTM神经网络的硅橡胶材料性能预测方法及装置，通过获取硅橡胶材料在多个老化阶段下的介电性能数据，对介电性能数据进行融合处理，得到硅橡胶材料的综合性能指标序列；根据综合性能指标序列，以离散差分进化法对长短时记忆神经网络的网络参数进行优化，直至长短时记忆神经网络达到预设收敛条件，得到硅橡胶材料性能预测模型，有效规避通过经验选取关键参数而导致拟合度不够和精度低的问题；利用硅橡胶材料性能预测模型，根据待预测硅橡胶材料的综合性能指标初始序列，预测待预测硅橡胶材料在各个老化阶段的目标综合性能指标数据，实现对硅橡胶材料老化性能的预测，为干式变压器中硅橡胶材料的寿命预测提供检测依据。

本发明授权基于LSTM神经网络的硅橡胶材料性能预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM神经网络的硅橡胶材料性能预测方法，其特征在于，包括： 获取硅橡胶材料在多个老化阶段下的介电性能数据； 对所述介电性能数据进行融合处理，得到所述硅橡胶材料的综合性能指标序列，所述综合性能指标序列能够表征所述硅橡胶材料在整个老化过程的电性能演变情况，所述整个老化过程包括多个老化阶段；其中，所述介电性能数据包括体积电阻率、相对介电常数和介电损耗值，所述对所述介电性能数据进行融合处理，得到所述硅橡胶材料的综合性能指标序列，包括：以所述体积电阻率、目标频点上的所述相对介电常数和所述介电损耗值为性能指标，构建样本指标矩阵；利用主成分分析法，根据所述样本指标矩阵，对所述介电性能数据进行融合处理，生成所述综合性能指标序列； 根据所述综合性能指标序列，以离散差分进化法对长短时记忆神经网络的网络参数进行优化，直至所述长短时记忆神经网络达到预设收敛条件，得到硅橡胶材料性能预测模型； 利用所述硅橡胶材料性能预测模型，根据待预测硅橡胶材料的综合性能指标初始序列，预测所述待预测硅橡胶材料在各个老化阶段的目标综合性能指标数据。

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