基于广义回归神经网络的变压器油中特征气体发展趋势预测研究

通过对广义回归神经网络(GRNN)在预测方面的研究,结合变压器特征气体检测的实际情况,建立了一种基于GRNN的变压器油中特征气体发展趋势的预测模型,用于等时间间隔和非等时间间隔采样,预测未来任意时刻变压器油中特征气体值、产气速率以及产气速率超出限定值的时间点,在吉林省多台变压器上应用,证明该方法预测误差均在允许范围之内,可避免设备故障的发生,提升了电网的运行水平。