应用新型多方法组合预测模型估计变压器油中溶解气体浓度

为提高变压器故障的预测能力,提出了采用最优加权组合预测模型,将灰色理论、BP神经网络、遗传算法和卡尔曼预测算法这4种单项预测算法综合起来,对油中溶解气体的浓度及发展趋势进行精确预测。首先对根据各种单项预测方法的误差,按照预测误差平方和最小的原则计算各自的权系数,然后加权建立综合组合预测模型,并最终求解出变压器油中溶解气体的浓度。组合预测法能很好地综合各种单项预测方法的优势,更大限度地作出正确的预测。预测实例分析也证明了组合预测方法的可靠性和有效性。该方法不仅可以有效降低单项预测算法的预测误差,提高预测模型的预报能力,同时还为电力系统中其它领域的预测提供了新的思路。     

基于LSTM网络的变压器油中溶解气体浓度预测

电力变压器作为电力系统中传输和变换电能的主要设备,其安全稳定性运行在电网中起着重要的作用。对变压器油中溶解气体浓度变化的趋势进行预测,可为其运行状态评估提供重要依据,鉴于此提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的变压器油中溶解气体浓度预测模型。该模型克服了传统神经网络在序列预测方面存在的"梯度消散"问题,利用油中溶解气体的序列数据对长短期记忆网络进行训练,得到最优的预测模型参数。以变压器油中溶解的7种特征气体浓度为输入,以待预测气体的浓度为输出。通过算例分析表明,相比于传统的机器学习预测方法支持向量机(support vector machine, SVM)与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN),本文所提的LSTM预测模型更能准确地预测油中溶解气体的浓度。     

卡尔曼滤波对油中溶解气体含量的预测

准确测量变压器油中溶解气体的浓度是对变压器进行色谱分析的关键,为此,以卡尔曼滤波理论为基础研究了新型油浸式电力变压器油中溶解气体含量的预测模式及其应用特性,并分析了卡尔曼滤波的稳定性、实用性及其适应数值变化的能力,展示了卡尔曼滤波在数据预测方面的优越性。在卡尔曼滤波算法的迭代计算中以观测量的最小均方误差阵为准则,推导出了用预测误差向量进行方差估计,求出最小方差意义下预测量的最优估计。理论推导和仿真结果表明,该方法计算简单、可靠,可以大大地降低预测误差,提高预测模型的预报能力,能满足工程实践的需要。     

用SVRM预测变压器油中溶解气体量

变压器油中溶解气体体积分数的预测对变压器故障的早期发现,确保电力系统安全运行有着重要意义。针对现有预测方法的不足,提出了基于支持向量回归机(SVRM)的变压器油中溶解气体体积分数的预测方法,在SVRM算法基础上建立了预测模型,其中结合网格法和留一交叉检验法寻求SVRM中最优的参数组合。变压器油中溶解气体体积分数预测分析的实例表明,在同为小样本训练数据的情况下,SVRM比灰色模型有着更为优越的预测效果。研究表明,SVRM模型更适合于变压器油中溶解气体体积分数的预测。     

基于小波分解和长短期记忆网络的变压器油中溶解气体浓度预测

对油中溶解气体浓度进行精确预测,可为变压器故障预警提供重要依据。现有的油中溶解气体预测模型主要基于单一或少数状态参量,而状态参量变化并非独立过程。利用Apriori算法挖掘变压器油中溶解气体间的关联规则,在此基础上提出了一种基于小波分解和长短期记忆网络的变压器油中溶解气体浓度预测方法。Apriori算法可挖掘变压器油中溶解气体间的关联规则,以此确定预测模型的输入矩阵。通过小波变换提取出参量序列中的低频趋势分量和高频波动分量,运用长短期记忆神经网络在不同分量上分别进行预测,并重构得到各参量的预测结果。算例结果表明,所提方法能更好地追踪油中溶解气体的浓度变化趋势,具有更高的预测精度。     

基于SMA-VMD-GRU模型的变压器油中溶解气体含量预测

针对电力变压器油中溶解气体浓度序列非线性、非平稳特性影响预测精度问题,该文基于黏菌算法(SMA)和变分模态分解(VMD)构成黏菌算法优化的变分模态分解(SMA-VMD),结合门控循环单元(GRU)组成分解-预测-重构的变压器油中溶解气体含量预测模型。首先,采用差分法提取原始序列趋势项;然后利用SMA-VMD对剩余序列进行分解,得到一组平稳的模态分量;之后通过GRU对分解所得各模态分量分别进行预测;最后对预测结果进行重构。该研究通过对变压器油中溶解气体H₂进行仿真实验,并与另外五种预测模型对比,得出SMA-VMD-GRU模型预测结果平均绝对百分比误差为0.36%,方均根误差为1.76μL/L,有效地提高了变压器油中溶解气体含量含量预测精度。通过对变压器油中溶解气体成分CH₄、CO、总烃进行仿真实验,证明了该研究所提预测模型的有效性。     

基于非负矩阵分解与改进极端学习机的变压器油中溶解气体浓度预测模型

变压器油中溶解气体浓度是评估变压器绝缘状态的重要依据,对气体浓度进行有效预测,可以及时识别变压器潜伏性故障。文中提出一种基于非负矩阵分解(nonnegative matrix factorization,NMF)与改进极端学习机(extreme learning machine,ELM)组合的变压器中溶解气体浓度预测模型。该方法通过NMF算法对输入样本进行分解,同时引入Adaboost算法对极端学习机进行改进;将低维矩阵作为模型的训练样本输入,剔除冗余数据,提高预测精度。实例分析结果表明,文中提出的方法能有效地降低输入样本维数,提高预测精度,能较好地解决变压器油中溶解气体浓度预测问题。     

应用支持向量机的变压器故障组合预测

对变压器油中溶解气体进行预测有助于及时预测变压器的故障。提出一个基于支持向量机(support vector machine,SVM)的变压器故障组合预测模型及其求解步骤。在预测过程中,首先利用多个单一预测方法如线性模型、指数模型、乘幂模型、非等间隔灰色GM(1,1)模型和非等间隔灰色Verhulst模型构成预测模型群,对原始油中溶解气体数据进行拟合。然后,将预测模型群的拟合结果作为支持向量机回归模型的输入进行2次预测,形成变权重的组合预测。该文对基于SVM的组合预测过程和参数计算进行了详细地探讨。通过2个实例证明了该文提出的组合预测模型能较好地平衡拟合和外推,在某种程度上解决了传统方法拟合优而外推差的问题。此外,通过与多种预测方法进行比较,基于支持向量机的变压器故障组合预测模型的预测精度明显优于单一预测模型和其它的组合预测模型。     

基于随机森林的变压器油中溶解气体浓度预测

对油中溶解气体浓度进行分析及发展趋势预测,可以为变压器的状态评估提供重要的依据。传统的离线DGA方法因易导致延迟判断变压器的运行状态,造成一定的经济损失,现已不适用于油中溶解气体浓度分析及预测。因此,提出一种基于随机森林的变压器油中溶解气体浓度预测模型,以更准确地分析与预测油中溶解气体浓度。该模型以7种气体浓度构成特征向量空间,作为可视输入,并以目标气体浓度作为输出。试验结果表明,相较于传统的机器学习方法(BPNN、RBF和SVM),随机森林模型能更准确地预测油中溶解气体浓度,且需要调整参数少、训练效率高。通过算例分析,验证了该方法的有效性。     

应用弱化缓冲算子与最小二乘支持向量机的变压器油中溶解气体浓度预测

变压器油中溶解气体浓度是评估油浸式变压器绝缘状态的重要依据。变压器油中溶解气体浓度的时间序列数据具有随机振荡性,往往不能准确把握溶解气体浓度的发展趋势,因此应用缓冲算子首先对原始数据进行弱化处理,减少其随机性。现有溶解气体浓度预测模型仅实现了点预测,为此采用最小二乘支持向量机与区间参数估计理论建立了溶解气体浓度的区间预测模型,确定未来溶解气体浓度在一定置信度下的变化区间。算例结果验证了该模型的有效性。     

基于遗传程序设计的变压器油中溶解气体含量预测

为了对变压器的运行状态和潜伏性故障进行有效预测,提出了基于遗传程序设计(GP)的变压器油中溶解气体浓度的预测方法.结合变压器运行实例,分别给出了变压器油中7种主要气体的预测模型,并与灰色模型及其改进形式进行比较.对比分析结果表明,在同为小样本训练数据的情况下,GP比灰色模型的预测精度更高.     

基于灰色最小二乘支持向量机的变压器油溶解气体预测

变压器油中溶解气体的体积分数是进行变压器绝缘故障诊断的重要依据,对变压器油中溶解气体进行预测有助于及时预测变压器的故障。将灰色预测方法与支持向量机相结合,通过使用对原始数列进行一次累加生成的处理方法,以提取数列所具有的深层规律特征,建立了基于灰色最小二乘支持向量机的变压器油中溶解气体预测模型,并对最小二乘支持向量机参数的选取进行了优化,最终通过实例与BPNN、灰色模型预测结果相比较,验证了该模型的准确性和有效性。     

基于相似日和相似时刻的变压器顶层油温预测方法

针对变压器油温受天气状况、潮流负荷等诸多因素的影响,预测精度难以提高。为解决此问题,提出了一种基于相似日和相似时刻的变压器油温预测方法,该方法是在相似日内进一步选择待预测日各时刻所对应的相似时刻,进而利用相似时刻预测变压器油温。首先采用基于气象因素的K-means聚类和时间“近大远小”原则,从历史样本中选择得到待预测日的相似日。然后在充分研究相似时刻定义描述和判断依据的基础上,基于BP神经网络和线性加权方法,给出了油温预测方法的计算步骤,并将其应用到江苏某特高压主变油温的预测工作中。最后结果表明该方法预测变压器顶层油温的精度较高，从而验证了该方法的有效性与可行性。     

Forecasting dissolved gases content in power transformer oil based on support vector machine with genetic algorithm

Forecasting of dissolved gases content in power transformer oil is very significant to detect incipient failures of transformer early and ensure hassle free operation of entire power system. Forecasting of dissolved gases content in power transformer oil is a complicated problem due to its nonlinearity and the small quantity of training data. Support vector machine (SVM) has been successfully employed to solve regression problem of nonlinearity and small sample. However, SVM has rarely been applied to forecast dissolved gases content in power transformer oil. In this study, support vector machine with genetic algorithm (SVMG) is proposed to forecast dissolved gases content in power transformer oil, among which genetic algorithm (GA) is used to determine free parameters of support vector machine. The experimental data from several electric power companies in China is used to illustrate the performance of proposed SVMG model. The experimental results indicate that the proposed SVMG model can achieve greater forecasting accuracy than grey model (GM) under the circumstances of small sample. Consequently, the SVMG model is a proper alternative for forecasting dissolved gases content in power transformer oil.     

利用变压器油中溶解气体分析技术进行故障诊断的研究

基于油中溶解气体分析技术是变压器故障诊断重要的分析手段,提出了多种以油中气体含量为依据的判断变压器故障类型的方法.主要对基于油中溶解气体分析技术的变压器绝缘故障诊断方法进行探讨.总结了传统变压器绝缘故障诊断方法,讨论了基于人工智能技术的变压器绝缘故障诊断方法,这些方法有效地提高了,叟压器绝缘故障诊断的正确率.人工智能技...     

面向电力变压器状态评价的油中溶解气体监测数据补全方法

基于马尔可夫理论充分考虑相邻时间点系统在所有状态间的转移特性,提出了一种基于马尔可夫模型的变压器油中溶解气体数据补全方法,将油中溶解气体数据时间序列转化为在不同状态间转移的马尔可夫链,利用正、反向的状态转移矩阵计算得到油中溶解气体数据的补全值。从数据挖掘的角度建立了油中溶解气体数据质量的综合评估体系,从多个角度对数据补全的效果进行评估,并基于D-S证据融合理论融合各个角度的评估结果,得到综合评估结果。利用所提方法对某变压器100组油中溶解气体数据中25组随机缺失值进行补全,结果表明补全后的数据与实际值相似度可以达到99.999%。进一步地,验证其中15组极值点、跃变点处缺失数据补全效果,经过综合评估,补全后的数据与实际值相似度可以达到98.956%。经过验证表明所提方法能够在不改变数据特征的前提下对变压器油中溶解气体的缺失值进行准确的补全,有利于提高变压器状态评估方法的准确性。     

基于光声光谱法的变压器在线监测技术研究

针对现有电力变压器油中的溶解气体浓度低和复杂的外部干扰信号等问题,监测系统在小信号测量和提取方面存在很大的困难。文中基于光声光谱法原理,提出一种对变压器油中气体进行在线监测的技术方案。通过实验,分析和比较了不同电压、不同时间的变压器油中溶解气体数据,确定故障类型。实验结果表明,光声光谱法可以快速检测出变压器油中溶解的故障气体。该研究为我国电力变压器在线监测技术的发展提供参考和借鉴。