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龙图腾网获悉中铁第四勘察设计院集团有限公司申请的专利一种变压器糠醛含量预测的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：CN115691696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211435274.4，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种变压器糠醛含量预测的方法是由高黎明;张雷;车锐坚;陈争;沈建辉;崔永强;温建民;张睿;梁翔设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变压器糠醛含量预测的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变压器糠醛含量预测的方法，包括：1收集油中糠醛含量、气象数据，负荷数据的历史信息；2以任两次采样的平均温度、平均功率、采样间隔和前一次采样的糠醛含量作为输入，后一次采样的糠醛含量作为输出，建立糠醛预测模型；3基于糠醛预测模型，针对任两次采样对后一次采样的糠醛含量进行预测；4基于预测结果建立集成学习模型；5借助于糠醛预测模型对其他采样时刻采样的糠醛含量进行预测；6采用集成学习模型进行计算，对计算值进行反归一化即得到最终的预测值。本发明通过之前的采样信息、采样至今的气象数据和负荷数据，对现时的糠醛含量进行预测，从而弥补了由于换油而导致糠醛含量测量不准的问题。

本发明授权一种变压器糠醛含量预测的方法在权利要求书中公布了：1.一种变压器糠醛含量预测的方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.收集油中糠醛含量、气象数据，负荷数据的历史信息； 步骤2.以第i次采样的糠醛含量hi、第i次采样与第j次采样间隔的平均温度Ti,j、平均功率Pi,j、糠醛含量采样间隔Ii,j作为输入，第j次采样的糠醛含量hj作为输出，采用BP神经网络建立糠醛预测模型，其中； 步骤3.基于糠醛预测模型，以第i次糠醛采样的糠醛含量、第i次糠醛采样与第j次糠醛采样间隔的平均温度、平均功率、采样间隔作为输入，对第j次糠醛采样的糠醛含量进行预测，预测结果定义为； 步骤4.取i=j-k，k=1,2,3,……,l，令输入矢量，输入矩阵，输出矢量，将数据集U和V随机打乱，并将其分为训练输入集Utrain、训练输出集Vtrain和验证输入集Uvalid、验证输出集Vvalid，在Utrain和Vtrain的基础上，对其进行归一化处理并采用集成学习进行训练，采用Uvalid和Vvalid进行调参，从而建立集成学习模型； 步骤5.以第a次采样的糠醛含量ha、第a次采样与第b次采样间隔的平均温度Ta,b、平均功率Pa,b、糠醛采样间隔Ia,b作为输入，借助于糠醛预测模型对第b次采样的糠醛含量进行预测，预测值为，； 步骤6.将进行归一化处理后，采用集成学习模型进行计算，对计算值进行反归一化即得到最终的预测值。

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