一种电机温度预测方法、装置、存储介质及设备

本申请提供一种电机温度预测方法、装置、存储介质及设备，该方法中，按照预设采样频率，获取电机在不同时间点的运行状态数据与温度数据，对获取到的运行状态数据与温度数据进行预处理，以构建多个时序数据样本，基于多个时序数据样本对时序卷积网络TCN模型进行训练，训练好的模型即为电机温度预测模型。这样，基于该电机温度预测模型，可以精准预测电机温度，无需使用物理传感器，因而降低了硬件成本，并且，该电机温度预测模型自动提取输入变量与温度之间的复杂关系，对非线性工况也能给出合理预测，因而可以有效应对复杂的工况。