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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司申请的专利基于PSO优化的PCA与对冲GRU融合的水电站滑环室温度预警方法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：CN119089184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411024804.5，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权基于PSO优化的PCA与对冲GRU融合的水电站滑环室温度预警方法是由冯胜;张元栋;黄柯维;李光耀;艾远高;任忠芳;张翠;云霞;杨剀勋;谢昕延;谭娟;余莎;胡平;程诗龙;赵溶生设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PSO优化的PCA与对冲GRU融合的水电站滑环室温度预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PSO优化的PCA与对冲GRU融合的水电站滑环室温度预警方法，以温度相关数据作为输入，使用方差消除法删除无关数据，使用粒子群算法对PCA降维算法进行优化，寻找最优的降维维度，使用注意力机制对降维后的数据进行权重调整，将调整权重后的数据作为门控循环单元GRU的输入，引入对冲层，残差连接等结构对GRU进行改进，最后使用残差值作为报警阈值；解决了现有技术中容易受到阈值设置影响，模型提取特征不全面不准确，模型单一、预警效果较差的问题。

本发明授权基于PSO优化的PCA与对冲GRU融合的水电站滑环室温度预警方法在权利要求书中公布了：1.基于PSO优化的PCA与对冲GRU融合的水电站滑环室温度预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，数据收集： 对滑环室温度数据进行收集，包括滑环表面温度、红外辐射和油膜厚度数据，滑环系统工作状态数据，滑环室内部温度数据和空气密度数据，环境温度和湿度数据以及发电机电流、电压和功率数据； S2，数据预处理： 方差消除法删除掉与故障诊断结果不相关的数据，计算所有输入参数的方差，删除掉方差为零的参数，方差为零表示该数据不跟随温度变化；然后进行数据归一化； S3，数据降维： 使用主成分分析PCA对数据进行降维，使用粒子群算法对PCA算法进行优化，将PCA算法输出的保留信息量和重构误差的加权值作为目标，α为权重；算式为： 1‑α×保留信息量+α×重构误差； 使用粒子群算法对该目标进行寻优，从而找到最优的降维维度；以固定比例划分训练集与测试集； S4，构建基于对冲GRU的温度预测模型，包括： 将降维后的数据作为注意力机制的输入，使用softmax函数计算PCA降维后各参数的权值，然后与降维后的参数相乘，调整各输入参数的权重； 将调整权重后的参数将作为门控循环单元GRU的输入，由GRU提取时序特征； 在GRU中加入平均池化层和最大池化层提取差异化特征； 将提取到的差异化特征进行对冲删除相同的特征获得离散化的差异化特征； 使用上采样层将特征扩充到指定尺寸与注意力机制得到的特征进行加权，进一步调整特征权重，并通过残差结构进一步加权； 引入双向GRU学习差异化的时序特征，将加权后的数据作为双向GRU的输入，同时提取正向和反向的时序特征； 引入批归一化层规范特征分布，加快收敛速度； 经过全连接层输出温度数据； S5，将正常数据输入温度预测模型进行训练，执行温度预警。

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