金融界2025年8月1日消息，国家知识产权局信息显示，国网安徽省电力有限公司电力科学研究院、安徽大学申请一项名为“一种含油设备顶层油温预测方法、电子设备及存储介质”的专利，公开号CN120408080A，申请日期为2025年04月。

专利摘要显示，一种含油设备顶层油温预测方法，解决使用单一的深度学习算法难以有效提取表征油温序列的时空特征、频域特征，以及单尺度特征难以准确地进行顶层油温预测的问题，本发明设计双通道特征提取模块，其中一个通道使用时空注意力机制提取归一化后数据的时空特征，另一个通道使用快速傅里叶变化把原始顶层油温数据从时域转化成频域，并使用卷积神经网络提取频域特征；使用交叉注意力机制进行时空特征和频域特征融合；基于多尺度扩张因果卷积和深度学习算法设计多尺度时间卷积网络模型，从全局和局部角度捕获多尺度特征；使用全连接层和非规范化输出预测结果；本发明的方法计算复杂度较小，能够快速对电力设备顶层油温进行预测。

本文源自：金融界

作者：情报员