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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
摘要：本发明公开了一种基于特征筛选的变压器油温预测方法与系统。方法包括：对收集到的变压器油温数据集进行两阶段的特征筛选，第一阶段选取与目标变量最相关的预设数量的特征，第二阶段忽略特征之间线性相关性高于预设阈值的特征；对数据集进行划分，输入是一段时间内的多个特征的值，预期输出是之后一段时间的变压器油温；将划分好的数据对筛选后的特征数据、位置、时间戳进行编码，并嵌入到向量空间；使用两层平滑残差块进行模型训练和测试，得到未来一段时间的变压器油温预测值。本发明提出的一种使用多特征预测变压器油温的方法，基于两阶段特征筛选和两层平滑残差块的方案能减少数据的维度和复杂性，从而提高预测的准确性和效率。
主权项：1.一种基于特征筛选的变压器油温预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1对收集到的变压器油温数据集进行两阶段的特征筛选，第一阶段选取与目标变量最相关的预设数量的特征，第二阶段忽略特征之间线性相关性高于预设阈值的特征；2对变压器油温数据集进行划分，输入是一段时间内的多个特征的值，预期输出是之后一段时间的变压器油温；3将划分好的变压器油温数据集对筛选后的特征数据、位置和时间戳分别进行编码，并嵌入到预设维度的向量空间；4使用两层平滑残差块进行模型的训练和测试，得到未来一段时间的变压器油温预测值；所述两层平滑残差块中，第一层平滑残差块的输入是经过数据嵌入后的数据，输出分为平滑层输出和CNN层输出；第一层平滑残差块中平滑前与平滑后输出的差值作为第二层平滑残差块的输入；第一层平滑残差块中平滑层的输出作为CNN层的输入；第二层平滑残差块中平滑层对输入数据进行平滑后作为CNN层的输入；第一层平滑残差块中CNN层的输出与第二层平滑残差块中CNN层的输出求和作为模型的预测输出。
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百度查询： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 基于特征筛选的变压器油温预测方法与系统
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