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用于变压器温度预测的基于物理场数据增强的深度网络

钟振鑫 董玉玺 张作刚 黄晓波 马志学 王曹

高压电器2023,Vol.59Issue(8):108-114,7.
高压电器2023,Vol.59Issue(8):108-114,7.DOI:10.13296/j.1001-1609.hva.2023.08.013

用于变压器温度预测的基于物理场数据增强的深度网络

Deep Network Based on Physical Data Enhancement for Temperature Prediction of Transformer

钟振鑫 1董玉玺 1张作刚 1黄晓波 1马志学 1王曹1

作者信息

  • 1. 广东电网有限责任公司惠州供电局,广东惠州 516000
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摘要

关键词

变压器温度/深度学习/物理场模型/数据增强/CAT-LSTM

Key words

temperature of transformer/deep learning/physical field model/data enhancement/CAT-LSTM

引用本文复制引用

钟振鑫,董玉玺,张作刚,黄晓波,马志学,王曹..用于变压器温度预测的基于物理场数据增强的深度网络[J].高压电器,2023,59(8):108-114,7.

基金项目

南方电网科技项目(031300KK52220007).Project Supported by the Science and Technology Project of China Southern Power Grid Co.,Ltd.(031300KK52220007). (031300KK52220007)

高压电器

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-1609

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