本工具是一款专业的 变压器热点温度分析助手, 结合 TF-BiLSTM深度学习算法 与 多场耦合仿真 技术。 旨在解决传统油温模型预测滞后的问题,实现对变压器绕组及内部 热点温度 的精准预测。 助力电力科研人员与运维工程师快速评估绝缘老化风险,保障电网安全。
利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)捕捉变压器热特性的时间序列依赖关系,结合注意力机制聚焦关键时序特征。
综合考虑电场、磁场、流体场与温度场的相互作用,构建更符合物理实际的变压器内部热分布模型。
TF-BiLSTM模型在大量历史数据训练下,其热点温度预测误差通常可控制在2℃以内。
适用于油浸式电力变压器,特别是需要精确监测绕组热点温度的大型变电站设备。