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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于多特征提取与融合的电力变压器温度预测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：CN119939537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510414842.X，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于多特征提取与融合的电力变压器温度预测方法及系统是由李雪梅;王鹏程;段朋芳;田广坡;张彩明设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多特征提取与融合的电力变压器温度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于多特征提取与融合的电力变压器温度预测方法及系统，对数据中各温度变量进行时空解耦标准化和因果涌现聚类，得到聚类结果；从聚类结果的每个类中提取共性模式，得到信息补全的多变量时间序列并对其进行下采样，得到多个子序列；对信息补全的多变量时间序列、子序列分别通过动态时频域MLP机制进行特征提取得到整体特征、局部特征，并进行融合，得到时序特征；获取外部环境协变量并输入至自注意力机制网络得到协变量自身特征，通过协变量驱动的因果卷积融合机制将协变量自身特征与时序特征进行特征融合，得到融合特征；将融合特征输入至动态注意力特征加权预测模型进行预测，得到预测结果。显著提高电力变压器温度预测的精度和可靠性。

本发明授权基于多特征提取与融合的电力变压器温度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多特征提取与融合的电力变压器温度预测方法，其特征在于，包括：获取电力变压器由温度变量构成的多变量时间序列数据；对所述多变量时间序列数据进行时空解耦标准化，对标准化后的多变量时间序列数据中各温度变量进行因果涌现聚类，得到聚类结果；从所述聚类结果的每个类中提取共性模式，将所述共性模式拼接融合至各类序列中，得到信息补全的多变量时间序列；对信息补全的多变量时间序列进行下采样，得到多个子序列；对所述信息补全的多变量时间序列通过动态时频域MLP机制进行特征提取得到整体特征，对所述子序列通过动态时频域MLP机制进行特征提取得到局部特征，将所述整体特征和局部特征进行融合，得到时序特征；获取外部环境协变量并输入至自注意力机制网络得到协变量自身特征，通过协变量驱动的因果卷积融合机制将所述协变量自身特征与时序特征进行特征融合，得到融合特征；将所述融合特征输入至动态注意力特征加权预测模型进行预测，得到预测结果。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市高新区舜华路1500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”。