A temperatura anômala do núcleo do estator do gerador pode causar problemas graves, como envelhecimento do material isolante e curto-circuito nos enrolamentos, afetando o desempenho geral e a vida útil do gerador. Propõe-se um modelo de previsão da temperatura do núcleo do estator do gerador de turbina baseado em FFCM-MHDA-iTransformer, que aproveita plenamente a arquitetura Transformer aprimorada, ou seja, o modelo Transformer invertido (iTransformer), usando codificação invertida de séries temporais para resolver as limitações do Transformer no tratamento da correlação multivariada; adota o mixer de convolução de Fourier fusionado (fused Fourier convolution mixer, FFCM) para extração e aprimoramento de características locais em dados temporais; utiliza o mecanismo de atenção diferencial multicanal (multi-head differential attention, MHDA) para substituir a auto-atenção tradicional, eliminando efetivamente o ruído de atenção e fazendo com que o modelo se concentre nas informações-chave. Após treinamento e validação, o modelo apresenta maior precisão na previsão em comparação com outros modelos principais, ajudando a detectar falhas potenciais em tempo hábil e a evitar paradas para manutenção, possuindo importante valor prático para garantir o funcionamento estável do gerador de turbina e melhorando efetivamente a precisão e a aplicabilidade da técnica de previsão de temperatura.

gerador de turbina; previsão da temperatura do núcleo do estator; modelo iTransformer; mixer de convolução de Fourier fusionado; mecanismo de atenção diferencial multicanal