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基于变分模态分解-布谷鸟搜索-支持向量回归的变压器油中溶解气体浓度预测方法
引用本文:王娜娜,栗文义,李建萩.基于变分模态分解-布谷鸟搜索-支持向量回归的变压器油中溶解气体浓度预测方法[J].电子测量技术,2024,47(4):10-17.
作者姓名:王娜娜  栗文义  李建萩
作者单位:1.内蒙古工业大学能源与动力工程学院 呼和浩特 010080;3.内蒙古电力(集团)有限责任公司培训中心 呼和浩特 010010;1.内蒙古工业大学能源与动力工程学院 呼和浩特 010080; 2.内蒙古工业大学电力学院 呼和浩特 010080
基金项目:内蒙古自治区直属高校基本科研费项目(JY20220421)资助
摘    要:针对电力变压器油中溶解气体浓度预测过程中存在的时间序列内部复杂和预测困难等问题,研究了时间序列分解预测重构方式,提出变分模态分解,结合布谷鸟搜索-支持向量回归组合预测方法。首先采用VMD将原始溶解气体浓度分解成为一组平稳的模态分量,降低了预测的复杂度。之后利用预测性能较好的SVR对各个模态分量分别进行预测。最后使用CS开展全局搜索对SVR参数进行优化选取,将得到的溶解气体浓度预测结果进行叠加重构。通过对油中溶解气体中H2的仿真实验,得到VMD-CS-SVR组合模型预测结果的均方根误差为0.124 μL/L,平均绝对百分比误差为1.19%,有效提升了预测精度。通过对CO和C2H4建模预测,进一步验证了本文所提模型的有效性。

关 键 词:电力变压器  油中溶解气体浓度  支持向量回归  布谷鸟搜索  模态分解

Prediction of dissolved gas content in transformer oil based on variational mode decomposition-cuckoo search-support vector regression model
Wang Nan,Li Wenyi,Li Jianqiu.Prediction of dissolved gas content in transformer oil based on variational mode decomposition-cuckoo search-support vector regression model[J].Electronic Measurement Technology,2024,47(4):10-17.
Authors:Wang Nan  Li Wenyi  Li Jianqiu
Abstract:
Keywords:
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