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采用LSTM网络的电力变压器运行状态预测方法研究
被引量：
92
1
作者
代杰杰
宋辉
+3 位作者
盛戈皞
江秀臣
王健一
陈玉峰
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期1099-1106,共8页
为预测电力变压器运行状态,首先分析了变压器运行过程中状态变化的影响因素,选取油中溶解特征气体体积分数和运行工况、检修记录、运行时间作为关键影响因素。采用模糊综合评判思想对电力变压器运行状态进行评估,并以模糊综合隶属度为...
为预测电力变压器运行状态,首先分析了变压器运行过程中状态变化的影响因素,选取油中溶解特征气体体积分数和运行工况、检修记录、运行时间作为关键影响因素。采用模糊综合评判思想对电力变压器运行状态进行评估,并以模糊综合隶属度为数据标签建立基于长短时记忆网络的电力变压器状态预测模型。利用变压器油中气体序列数据及技术指标参数的状态隶属度数据对长短时记忆网络进行训练,以发掘特征参量与变压器状态之间的对应关系及模型预测参数。实例分析表明,所提方法可有效预测电力变压器运行状态,基于长短时记忆网络的电力变压器状态预测模型对1周后变压器状态预测准确率达94.4%,对1个月后状态预测准确率达81.2%,能较准确地反映变压器的优劣状况。
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关键词
变压器
油中气体分析
技术指标参数
长短时记忆网络
状态预测
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职称材料
题名
采用LSTM网络的电力变压器运行状态预测方法研究
被引量：
92
1
作者
代杰杰
宋辉
盛戈皞
江秀臣
王健一
陈玉峰
机构
上海交通大学电气工程系
中国电力科学研究院有限公司
国网山东省电力公司电力科学研究院
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期1099-1106,共8页
基金
国家自然科学基金(51477100)
国家高技术研究发展计划(863计划)(2015AA050204)
国家电网公司科技项目(编号略)~~
文摘
为预测电力变压器运行状态,首先分析了变压器运行过程中状态变化的影响因素,选取油中溶解特征气体体积分数和运行工况、检修记录、运行时间作为关键影响因素。采用模糊综合评判思想对电力变压器运行状态进行评估,并以模糊综合隶属度为数据标签建立基于长短时记忆网络的电力变压器状态预测模型。利用变压器油中气体序列数据及技术指标参数的状态隶属度数据对长短时记忆网络进行训练,以发掘特征参量与变压器状态之间的对应关系及模型预测参数。实例分析表明,所提方法可有效预测电力变压器运行状态,基于长短时记忆网络的电力变压器状态预测模型对1周后变压器状态预测准确率达94.4%,对1个月后状态预测准确率达81.2%,能较准确地反映变压器的优劣状况。
关键词
变压器
油中气体分析
技术指标参数
长短时记忆网络
状态预测
Keywords
transformer
dissolved gas analysis
technical indicator parameter
long short-term memory network
state prediction
分类号
TM41 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用LSTM网络的电力变压器运行状态预测方法研究
代杰杰
宋辉
盛戈皞
江秀臣
王健一
陈玉峰
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
92
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