基于SDS-SSA-LSTM的变压器油中溶解气体浓度预测

油中溶解气体浓度预测对变压器早期故障检测至关重要。为了提高预测精度,本文提出了奇异谱分析(SSA)结合长短期记忆网络(LSTM)的预测模型。首先针对传统序列分解做法中的数据泄露问题,提出一种基于SSA逐步分解的采样策略,然后基于该策略将特征复杂的原始油中溶解气体浓度序列分解为特征相对单一的趋势分量与波动分量,最后利用LSTM网络对各个分量分别进行单步和多步预测。累加各分量的预测值,得到原气体浓度的预测结果。算例表明,相较于单一LSTM,本文所提模型在实验天数内整体的预测精度更高。     

基于油中气体分析与类重叠特征的变压器分层故障诊断模型

油中溶解气体分析可以有效识别变压器放电故障与过热故障,为提高变压器故障诊断准确度,提出一种基于类重叠特征的变压器分层故障诊断方法。首先使用支持向量数据描述（SVDD）划分出变压器故障样本数据空间的重叠区域,选择类重叠率与类重叠度作为重叠特征,分别对类重叠程度和样本点重要性进行描述,然后以类重叠率为分层标准建立分层故障诊断模型,采用分隔训练法将各诊断层的样本集分开训练,针对分类难度较大的重叠区,基于类重叠度构造二分类模糊支持向量机(FSVM)进行故障诊断。实验结果表明,相比于其他模型,所提方法具有更高的准确度。     

基于油中气体分析与类重叠特征的变压器分层故障诊断模型

油中溶解气体分析可以有效识别变压器放电故障与过热故障,为提高变压器故障诊断准确度,提出一种基于类重叠特征的变压器分层故障诊断方法。首先使用支持向量数据描述（SVDD）划分出变压器故障样本数据空间的重叠区域,选择类重叠率与类重叠度作为重叠特征,分别对类重叠程度和样本点重要性进行描述,然后以类重叠率为分层标准建立分层故障诊断模型,采用分隔训练法将各诊断层的样本集分开训练,针对分类难度较大的重叠区,基于类重叠度构造二分类模糊支持向量机(FSVM)进行故障诊断。实验结果表明,相比于其他模型,所提方法具有更高的准确度。