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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司荆州供电公司;武汉新楚电力集团有限公司申请的专利一种基于改进Transformer的温度阈值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：CN120101966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510099771.9，技术领域涉及：G01K13/00；该发明授权一种基于改进Transformer的温度阈值预测方法是由郑门华;谌志刚;李涛;郑思瑾;车啸婷;汪正君;卢浩然;茅熙聪;李雨涵;熊婉辛;柳先觉设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Transformer的温度阈值预测方法在说明书摘要公布了：本发明专利公开了一种基于改进Transformer的温度阈值预测方法，用于解决传统报警系统中因人工设置阈值而导致操作繁琐、误报漏报频繁的问题。本发明专利通过DTS温度传感器采集环境数据，结合正弦‑余弦编码进行数据预处理。核心采用基于改进Transformer的深度学习模型，包括输入层、编码器模块、解码器模块和输出层，通过稀疏的自注意力机制提取历史数据中的时间序列特征，动态预测报警系统的最佳阈值，最终减少了对人工设定的依赖，提高了温度监测的可靠性。

本发明授权一种基于改进Transformer的温度阈值预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Transformer的温度阈值预测方法，其特征在于：所述的基于改进Transformer的温度阈值预测方法，包括如下步骤： 步骤1:数据准备与预处理，获取一段时间内DTS设备运行中的历史数据，利用历史数据进行分析与建模； 步骤2：构建模型的输入和输出，确定输入输出数据的表现形式以及可能的附加特征； 步骤3：使用Transformer的Encoder模块处理温度时间序列数据； 步骤4：训练模型，确定训练使用的损失函数以及SGD、Adam、AdaDelta、RMSprop优化器； 步骤5：利用新的实时温度数据输入到训练好的模型中，生成报警阈值，判断是否触发报警； 所述的步骤1包括如下步骤： 步骤1.1、通过DTS温度传感器采集温度、地点、传感器状态数据、时间、电池电量信号强度数据，对数据进行常规预处理，对数据进行清洗，确保数据是干净的，没有缺失值，制得历史数据； 步骤1.2、处理历史数据，将历史数据划分为训练集、验证集和测试集，并添加噪声进行数据增强； 将现有的Transformer模型作为初始模型，训练集用于Transformer模型训练，验证集用于Transformer模型验证，测试集则用于Transformer模型测试，最终评估Transformer模型的性能； 所述的步骤2包括如下步骤： 步骤2.1、将步骤1.1中历史数据中的温度序列作为Transformer模型的输入，采用过去N个数据来预测未来的阈值，输入数据就是一个[N,1]的温度序列； 步骤2.2、输出可以是一个标量，表示在未来某个时间点可能需要报警的温度阈值； 步骤2.3、目标输出的报警阈值真实值可以定义为基于历史数据的统计指标来设定，统计指标包括最大值、最小值、均值、标准差、方差、范围、偏度、峰度； 所述的步骤3包括如下步骤： 步骤3.1、输入数据是历史温度数据的时间序列，每个时间步的温度通过嵌入层映射到高维空间； 步骤3.2、映射到高维空间后添加上正余弦编码来表示位置信息； 步骤3.3、Transformer的Encoder模块通过Locality-SensitiveHashingAttention，捕捉历史温度数据中的长期依赖关系； 步骤3.4、利用多头注意力机制，模型可以并行计算不同位置之间的关系，从而更好地理解数据的多个方面。

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