基于TVFEMD和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法
Concentration Prediction of Dissolved Gas in Transformer Oil Based on TVFEMD and Multi-model Fusion作者机构：三峡大学电气与新能源学院 三峡大学梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室
出 版 物：《高压电器》 (High Voltage Apparatus)
年 卷 期：2022年
核心收录：
学科分类：080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学]
基 金：梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室开放基金(2017KJX06)
主 题：油中溶解气体体积分数预测 时变滤波经验模态分解 改进黏菌算法 多模型融合
摘 要：油中溶解气体分析可以反映变压器的运行状态，对其体积分数精准预测可以为变压器早期故障判别和预警提供理论支撑。为此提出了一种基于时变滤波经验模态分解和多模型融合的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先，通过时变滤波经验模态分解将气体体积分数序列分解为多个子序列，降低其非平稳性；其次，利用多模型融合策略，将四种不同单模型的预测结果进行融合重构，因单模型权重系数对预测结果有显著影响，利用改进黏菌算法对权重系数进行优化，以提高预测精度；最后，通过算例验证表明，相比于传统的预测模型，所提方法具有更高的预测精度，可以更好地预测油中气体体积分数的变化趋势。
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