基于时间卷积神经网络的变压器热点反演方法、电子设备

本发明公开了一种基于时间卷积神经网络的变压器热点反演方法、电子设备。其中，该方法包括：获取第一训练数据集，其中，第一训练数据集基于正交设计方式和有限元仿真方式而构建；对第一训练数据集进行数据降维处理，得到目标训练数据集；利用目标训练数据集对初始热点反演模型进行训练，确定目标热点反演模型；利用目标热点反演模型对目标变压器的热点数据进行预测，得到预测结果，其中，预测结果包含目标热点温度值和目标热点位置。本发明解决了相关技术中当变压器三相不平衡时热点温度值和热点位置的确定方法准确性低、成本高的技术问题。