一种用于油浸式变压器多物理场的快速计算方法

AITNT
正文
推荐专利
一种用于油浸式变压器多物理场的快速计算方法
申请号:CN202510057448
申请日期:2025-01-14
公开号:CN119962379B
公开日期:2025-08-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种用于油浸式变压器多物理场的快速计算方法,属于变压器技术领域,包括构建变压器内部多物理场仿真分析模型,建立变压器三维等效数字模型,将模型导入仿真软件,计算热源密度,进行变压器多物理场仿真计算,生成变压器温度场快速计算数据集,将数据集输入到考虑空间特征关系的XGBoost快速计算模型中进行机器学习迭代训练,通过负载系数、热源密度和环境温度获得变压器温度场计算结果。本发明采用上述的一种用于油浸式变压器多物理场的快速计算方法,构建了考虑油浸式变压器温度场计算中空间特征关系的XGBoost模型,将多物理场仿真结果作为输入数据集融入到XGBoost模型,能够高效分析数据,降低模型训练过程中的过拟合风险,确保预测结果的可靠性。
技术关键词
快速计算方法 油浸式变压器 变压器温度场 变压器结构件 XGBoost模型 热源 物理 能量守恒 密度 变量 仿真软件 回归决策树 模拟变压器 损耗 加法模型 决策树模型 数据 变压器技术 贪婪算法
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于多源遥感数据的云南省森林胸径估算系统
多源遥感数据 估算系统 动态监测功能 可视化模块 森林资源监测技术
2
基于TKT糖基化修饰水平评价ST14促进剂对肺癌治疗效果的方法、系统及设备
肺癌 LightGBM模型 数据获取单元 XGBoost模型 机器学习算法
3
一种信用卡推荐意愿识别方法及相关装置
信用卡 XGBoost模型 识别方法 客户 神经网络模型训练
4
基于ECA-CNN-XGBR的储层TOC含量预测方法
XGBoost模型 一维卷积神经网络 时序特征 测井 注意力机制
5
一种卫星和传感器数据一体化采集分析方法及系统
LightGBM模型 集成学习模型 采集分析方法 XGBoost模型 数字高程模型数据
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号