基于多特征提取与融合的电力变压器温度预测方法及系统

本发明公开基于多特征提取与融合的电力变压器温度预测方法及系统，对数据中各温度变量进行时空解耦标准化和因果涌现聚类，得到聚类结果；从聚类结果的每个类中提取共性模式，得到信息补全的多变量时间序列并对其进行下采样，得到多个子序列；对信息补全的多变量时间序列、子序列分别通过动态时频域MLP机制进行特征提取得到整体特征、局部特征，并进行融合，得到时序特征；获取外部环境协变量并输入至自注意力机制网络得到协变量自身特征，通过协变量驱动的因果卷积融合机制将协变量自身特征与时序特征进行特征融合，得到融合特征；将融合特征输入至动态注意力特征加权预测模型进行预测，得到预测结果。显著提高电力变压器温度预测的精度和可靠性。