Аномальная температура сердечника статора генератора может привести к старению изоляционных материалов, короткому замыканию обмоток и другим серьезным проблемам, что, в свою очередь, влияет на общую производительность и срок службы генератора. Предлагается модель прогнозирования температуры сердечника статора турбогенератора на основе FFCM-MHDA-iTransformer, которая полноценно использует усовершенствованную архитектуру Transformer, а именно инвертированную модель Transformer (iTransformer) с применением инвертированного кодирования временных рядов для решения ограничений Transformer при обработке многомерных корреляций; используется смешанный свёрточный миксер Фурье (fused Fourier convolution mixer, FFCM) для извлечения и усиления локальных особенностей временных данных; многоголовый дифференциальный механизм внимания (multi-head differential attention, MHDA) заменяет традиционное самовнимание, эффективно устраняя шум внимания и заставляя модель фокусироваться на ключевой информации. После обучения и проверки модель показывает более высокую точность прогнозирования по сравнению с другими основными моделями, помогая своевременно выявлять потенциальные сбои и избегать остановок для ремонта, что имеет важное прикладное значение для обеспечения стабильной работы турбогенератора и значительно повышает точность и практичность технологии прогнозирования температуры.

турбогенератор; прогнозирование температуры сердечника статора; модель iTransformer; смешанный свёрточный миксер Фурье; многоголовый дифференциальный механизм внимания