基于注意力-门控循环单元的变压器油温监测预警系统研制及应用OA

变压器油温是反映其内部绝缘状态的重要指标,传统监测方法存在推广成本高、实时性不足等问题。本文基于深度学习技术构建变压器油温监测预警系统,采用引入注意力机制的门控循环单元(Attention-GRU)对油温数据进行建模与动态预测。某变电站实测数据集的测试结果表明,Attention-GRU模型的平均绝对误差、决定系数等多项指标均优于传统模型。将本文构建的变压器油温监测预警系统部署于服务器,可提供友好的人机交互界面,支持实时油温数值、预测结果及异常预警显示,提升了运维效率与设备运行安全性。