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基于GWO-LSTM与NKDE的变压器油中溶解气体体积分数点——区间联合预测方法
Gaoya dianqi, 2022 变压器油中溶解气体体积分数是表征变压器健康状态及故障特性的重要参量。因此，准确预测变压器油中溶解气体的体积分数，有助于及时把握变压器的状态演化与故障发展趋势。现有对气体体积分数预测的研究多集中在点预测方面，难以全面反映气体体积分数的不确定性信息。针对此问题，提出了一种基于灰狼优化长短期记忆网络（long short-term memory based on grey wolf optimization,GWO-LSTM）与非参数核密度估计（non-parametric kernel density ...
栗磊 +6 more
doaj
基于CEEMDAN-SG-BiLSTM的变压器油中溶解气体体积分数预测
Gaoya dianqi, 2023 变压器油中溶解气体体积分数可对变压器潜伏故障诊断提供重要依据，为了更精确的预测变压器油中溶解气体体积分数，提出了CEEMDAN结合BiLSTM网络的组合预测方法，先针对EMD中的模态混叠现象和EEMD重构误差较大的问题，提出了CEEMDAN，将气体序列分解，得到模态分量，并对高频波动分量进行Savitzky-Golay(SG)滤波，消弱高频分量中的极值点和噪声干扰。然后利用BiLSTM网络对各个分量进行预测，进一步提高特征提取的完整性。叠加重构所有分量的预测结果，得到变压器油中溶解气体体积分数预测值 ...
陈铁 +5 more
doaj
Gaoya dianqi, 2019 油中溶解气体分析是监测电力变压器运行状态最常用的方法之一。针对现有标准对油中溶解气体体积分数预警阈值设定单一和裕度过大等不足,提出了一种基于数据统计和分布模型的220 kV变压器油中溶解气体体积分数动态预警方法。首先,对某电网近10万条220 kV变压器油中溶解气体体积分数数据进行统计与分类处理,并建立了油中溶解气体体积分数的分布模型;然后,根据油中溶解气体体积分数实际预警数据统计结果,通过分布模型的逆累积运算计算得到动态预警值,从而实现了一种油中溶解气体体积分数的动态预警方法;最后 ...
陈太 +6 more
doaj
基于多级特征提取和IHHO-KELM的变压器油中溶解气体体积分数预测
Gaoya dianqi油中溶解气体分析是变压器早期故障诊断的主要方法，准确预测未来特征气体体积分数有助于提前获取变压器的运行状态。为此提出了一种基于多级特征提取和IHHO-KELM的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先，通过自适应白噪声完全集合经验模态分解将气体体积分数序列分解为多个子序列，利用奇异谱分析对子序列做进一步降噪处理，降低其非平稳性；其次，建立核极限学习机预测模型分别对各子序列进行预测，再将各子序列的预测结果叠加得到油中溶解气体体积分数的最终预测结果，并通过改进哈里斯鹰算法优化其超参数；最后，通过算例验证表明，
傅雨晨 +5 more
doaj +2 more sources
Gaoya dianqi, 2019 变压器作为电力系统的核心设备,其安全运行是电力系统稳定可靠的基础。根据在线监测系统提供的油中溶解气体含量历史数据,预测未来气体体积分数及其发展趋势,是DGA故障预测的关键,也是在线监测的必要补充和提前预警变压器故障的重要手段。现有的预测算法存在着模型泛化性差和没有考虑时间序列模型等问题。为提高预测能力,文中首先介绍了非时序有监督学习和时间序列模型关键技术及其在变压器油中溶解气体体积分数预测的应用;然后搜集和发布了一个大规模数据样本,为算法提供了一个较为全面的验证集,提高模型的泛化性 ...
刘慧鑫 +4 more
doaj
Gaoya dianqi, 2015 以灰色预测和理想点解理论（TOPSIS）为基础,研究基于油中溶解气体体积分数的变压器状态预测及其应用。该方法不同于目前单纯依据数学算法预测油中溶解气体含量的方法,而是从系统的角度综合考虑各特征参数及三比值规则,对故障状态贴近度进行预测。首先根据理想点解法计算各期油中气体体积分数三比值的故障贴近度,以此作为变压器三比值状态信息,然后根据灰色GM（1,1）模型,对变压器三比值故障状态贴进度发展趋势进行预测,最后得到其故障的贴近度,反应了变压器故障状态的发展趋势,对状态维修具有较直观的参考意义 ...
陈金强, 李群湛
doaj
Gaoya dianqi, 2019 在利用油色谱数据对电力变压器进行故障诊断时,为了改善因油色谱数据的波动及其非线性所带来的干扰,文中在利用油色谱分析过热故障时,引入了混沌理论对非线性系统进行分析。文中通过相空间重构建立油色谱数据混沌时间序列,并进行系统混沌特性判定,再将油色谱数据的波动以混沌特征量进行表征,比较分析过热故障特征气体在不同监测数据段中的混沌特征参量变化,从而提取油色谱非线性数据中所包含的状态信息。然后,基于混沌序列具有的短期预测性,利用最大Lyapunov指数预测法对油中气体体积分数的趋势进行预测。实例分析结果表明 ...
张鹏飞, 周力行, 张倬栋, 黎佳
doaj
Gaoya dianqi, 2012 准确预测变压器油中溶解故障特征气体的体积分数对发现变压器早期潜伏性故障,实现电力系统安全经济运行具有重要意义。将灰色多变量预测方法和马尔可夫链理论有机结合,提出了一种适合变压器故障特征气体体积分数预测的灰色马尔可夫组合预测模型。利用优化的背景值构造公式建立灰色多变量模型对变压器故障特征气体时间序列的宏观发展规律进行动态预测,在此基础上,建立故障特征气体时间序列的状态转移概率矩阵,以归一化的各阶自相关系数作为权重值,通过加权马尔可夫链模型修正灰色多变量模型预测值,实现变压器故障特征气体体积分数的预测 ...
毛自娟
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Gaoya dianqi, 2010 为了保证变压器的安全运行从而提高其经济效益,对变压器进行剩余寿命预测并采取相应对策显得尤为重要。研究表明,通过对油浸式电力变压器油中溶解的糠醛体积分数以及气体测定可以进行变压器固体绝缘寿命的监督。为此,笔者利用BP神经网络建立起油中CO、CO2、糠醛含量以及运行年限来预测绝缘纸老化程度的关系模型。实例结果表明,通过此方法能够提供比较准确的变压器寿命预测。
林朝晖, 张彼德
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基于TVFEMD和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法
Gaoya dianqi油中溶解气体分析可以反映变压器的运行状态，对其体积分数精准预测可以为变压器早期故障判别和预警提供理论支撑。为此提出了一种基于时变滤波经验模态分解和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先，通过时变滤波经验模态分解将气体体积分数序列分解为多个子序列，降低其非平稳性；其次，利用多模型融合策略，将4种不同单模型的预测结果进行融合重构，因单模型权重系数对预测结果有显著影响，利用改进黏菌算法对权重系数进行优化，以提高预测精度；最后，通过算例验证表明，相比于传统的预测模型，所提方法具有更高的预测精度 ...
曹正江, 付文龙, 文斌, 花雅文
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