基于PSO_LSTM模型的变压器油中溶解气体浓度预测方法_刘可真.pdf
电力变压器作为微电网中传输和变换电能的主要设备，对油中溶解气体的浓度进行有效预测，可为变压器的故障诊断
及状态评估技术提供一定的理论依据。鉴于此，提出一种基于
粒子群优化算法（PSO）与长短期记忆网络（LSTM）的变压
器油中溶解气体浓度预测方法。首先该模型以油中溶解的7
种特征气体浓度序列作为可视输入；然后通过使用粒子群优化
算法对长短期记忆网络中相关超参数进行迭代优化；最后构建
PSO-LSTM 组合模型对油中溶解气体的浓度进行预测。该模
型克服了依据经验选取参数而导致预测精度低的问题。算例分
析结果表明，相较于传统预测算法，所提方法可以更好地追踪
油中溶解气体浓度的变化规律，提高了预测精度，为电力变压
器安全稳定运行提供了有力保障。
及状态评估技术提供一定的理论依据。鉴于此，提出一种基于
粒子群优化算法（PSO）与长短期记忆网络（LSTM）的变压
器油中溶解气体浓度预测方法。首先该模型以油中溶解的7
种特征气体浓度序列作为可视输入；然后通过使用粒子群优化
算法对长短期记忆网络中相关超参数进行迭代优化；最后构建
PSO-LSTM 组合模型对油中溶解气体的浓度进行预测。该模
型克服了依据经验选取参数而导致预测精度低的问题。算例分
析结果表明，相较于传统预测算法，所提方法可以更好地追踪
油中溶解气体浓度的变化规律，提高了预测精度，为电力变压
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