[發(fā)明專利]一種變壓器油中溶解氣體含量的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011139435.6
• 申請(qǐng)日: 2020-10-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112329335A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-02-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳建新;王麗群;王圣元;鄧小電;黃南天
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 杭州電力設(shè)備制造有限公司;東北電力大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F30/27
• 分類號(hào): G06F30/27;G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12;G06F111/10;G06F113/08
• 代理公司: 西安弘理專利事務(wù)所 61214
• 代理人: 韓玙

1.一種變壓器油中溶解氣體含量的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法，其特征在于，具體按照以下步驟實(shí)施：

步驟1、測(cè)量變壓器油中溶解氣體含量作為樣本數(shù)據(jù)，采用最小值-最大值歸一化處理，并對(duì)歸一化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分化，分為測(cè)試集與訓(xùn)練集；

步驟2、通過(guò)長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立數(shù)學(xué)模型；

步驟3、利用遺傳算法尋找數(shù)學(xué)模型中的最優(yōu)參數(shù)，獲得優(yōu)化長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

步驟4、通過(guò)訓(xùn)練集對(duì)優(yōu)化長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，并通過(guò)測(cè)試集進(jìn)行檢測(cè)，得到最優(yōu)長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

步驟5、將變壓器油中溶解氣體含量作為輸入數(shù)據(jù)，輸入至最優(yōu)長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到下一階段變壓器油中溶解氣體含量的預(yù)測(cè)值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種變壓器油中溶解氣體含量的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟1所述測(cè)試集與訓(xùn)練集所占比例為1:4。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種變壓器油中溶解氣體含量的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟2具體過(guò)程為：將變壓器油中溶解氣體含量的數(shù)據(jù)參與在長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)鏈路中，采用細(xì)胞狀態(tài)進(jìn)行傳遞；具體為：

在t時(shí)刻，長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立數(shù)學(xué)模型即細(xì)胞狀態(tài)計(jì)算公式如下：

i_t＝σ(W_xix_t+W_hih_t-1+b_i)

f_t＝σ(W_xfx_t+W_fhh_t-1+b_f)

o_t＝σ(W_oxx_t+W_ohh_t-1+b_o)

c′_t＝tanh(W_c·h_t-1+W_f·x_t+b_c)

c_t＝f_t⊙c_t-1+i_t⊙c′_t

h_t＝o_t⊙tanh(c_t)

其中，i_t代表對(duì)于當(dāng)前的變壓器油中溶解氣體含量保留到記憶單元狀態(tài)；o_t代表控制記憶單元中氣體含量狀態(tài)對(duì)當(dāng)前的輸出；f_t代表上一時(shí)刻記憶單元中氣體含量狀態(tài)保留多少到下一時(shí)刻的記憶單元中氣體含量狀態(tài)；t代表時(shí)刻；i表示氣體預(yù)測(cè)模型的輸入門(mén)、f表示氣體預(yù)測(cè)模型的遺忘門(mén)、o表示氣體預(yù)測(cè)模型的輸出門(mén)，W_hi、W_fh、Who均表示氣體預(yù)測(cè)模型的權(quán)重矩陣，h表示隱藏層；W_xi、W_xf、W_ox均表示權(quán)重矩陣，x表示輸入對(duì)應(yīng)的氣體含量；b_i、b_f、b_o均表示偏置項(xiàng)，b為系數(shù)；σ表示sigmoid激活函數(shù)；c′_t表示時(shí)刻t的單元狀態(tài)輸入；tanh為雙曲正切激活函數(shù)；W_c表示輸入層的狀態(tài)權(quán)重矩陣，b_c表示輸入層的狀態(tài)偏置項(xiàng)，C代表記憶單元狀態(tài)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種變壓器油中溶解氣體含量的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟3所述數(shù)學(xué)模型中的最優(yōu)參數(shù)是指變壓器油中溶解氣體含量數(shù)據(jù)集的步長(zhǎng)、網(wǎng)絡(luò)隱藏層、訓(xùn)練次數(shù)、隨機(jī)失活參數(shù)。