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龙图腾网获悉福州亿力电力工程有限公司配电工程分公司申请的专利基于温差长短时记忆网络学习的电缆接头故障预测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：CN115526292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202211179992.X，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权基于温差长短时记忆网络学习的电缆接头故障预测方法是由严丹昭;江南;陈晶;王树军;王政隆;张书维;郭强生;郑宏望设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于温差长短时记忆网络学习的电缆接头故障预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于温差长短时记忆网络学习的电缆接头故障预测方法，首先，采集电缆中间接头附件多个位置点的温度，并计算这些位置点温度与环境温度的温差值；其次，将时间序列的多个位置点温差值作为模型输入，建立基于长短时记忆网络的故障预测模型；然后，构建数据集对模型进行训练，并采用多元宇宙优化算法对模型的关键参数进行优化；最后，采集多条电力电缆中间接头多个位置点的时间序列温差值，采用建立的模型对中间接头故障进行预测。

本发明授权基于温差长短时记忆网络学习的电缆接头故障预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于温差长短时记忆网络学习的电缆接头故障预测方法，其特征在于：首先，采集电缆中间接头附件多个位置点的温度，并计算这些位置点温度与环境温度的温差值；其次，将时间序列的多个位置点温差值作为模型输入，建立基于长短时记忆网络的故障预测模型；然后，构建数据集对模型进行训练，并采用多元宇宙优化算法对模型的关键参数进行优化；最后，采集多条电力电缆中间接头多个位置点的时间序列温差值，采用建立的模型对中间接头故障进行预测； 在中间接头的两端安置采集点A1和B1，并在对称两端分别安置采集点A2、A3、A4和B2、 B3、B4，采集点之间间隔50CM,将这些位置点温度与环境温度的温差值作为接头温度变化 的依据，设采集的环境温度为，8个位置采集的温度值为，则8个位置的温差值为： 所述长短时记忆网络的故障预测模型包括：数据输入、深度网络、输出预测、参数优化4个部分： 数据输入：将8个位置的温差值时间序列作为模型的输入，，采用z- score对时间序列数据进行标准化，然后将时间序列数据X进行分割， ，分割为L个窗口数据作为模型输入； 深度网络：网络层采用LSTM搭建深度学习网络，采用单层的LSTM网络搭建模型，输入 的数据首先经输入嵌入层作为LSTM的输入，每一层LSTM的输出作为下一层LSTM的输 入，将所有LSTM的输出，经全连接层映射成一个一维的数据； 输出预测：将全连接层映射成的一维数据，通过Softmax函数激活输出，预测未来12小时内是否故障发生； 参数优化：在构建接头故障预测模型中，将分割窗口长度L、LSTM隐层数量S采用多元宇宙优化算法进行参数优选，将模型输出与理论输出的均方根误差RMSE作为模型训练的损失函数。

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