基于PSO-LSTM模型的变压器油中溶解气体浓度预测研究_刘可真.pdf

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本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）与长短期记忆网络（LSTM）结合的新型预测模型，应用于变压器油中溶解气体浓度的预测，旨在提高故障诊断准确性。电力变压器在微电网中的运行需要高效的电能传输与变换设备，并且对油中溶解气体的浓度进行有效预测能够为故障诊断及状态评估提供理论依据。因此，提出了一种结合粒子群优化算法（PSO）与长短期记忆网络（LSTM）的方法来预测变压器油中溶解气体的浓度。该方法首先采用7种特征气体在油中的浓度序列作为输入；随后运用粒子群优化算法对模型超参数进行迭代调整以实现最优配置；最后构建了PSO-LSTM组合模型，用于精确预测油中溶解气体的浓度变化。这种方法解决了以往依赖于经验选择参数导致精度不高的问题，并且通过算例分析证明，在追踪和预测油中溶解气体的变化规律方面具有更高的准确性，从而保障电力变压器的安全稳定运行。

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基于PSO-LSTM模型的变压器油中溶解气体浓度预测研究_刘可真.pdf

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本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）与长短期记忆网络（LSTM）结合的新型预测模型，应用于变压器油中溶解气体浓度的预测，旨在提高故障诊断准确性。电力变压器在微电网中的运行需要高效的电能传输与变换设备，并且对油中溶解气体的浓度进行有效预测能够为故障诊断及状态评估提供理论依据。因此，提出了一种结合粒子群优化算法（PSO）与长短期记忆网络（LSTM）的方法来预测变压器油中溶解气体的浓度。该方法首先采用7种特征气体在油中的浓度序列作为输入；随后运用粒子群优化算法对模型超参数进行迭代调整以实现最优配置；最后构建了PSO-LSTM组合模型，用于精确预测油中溶解气体的浓度变化。这种方法解决了以往依赖于经验选择参数导致精度不高的问题，并且通过算例分析证明，在追踪和预测油中溶解气体的变化规律方面具有更高的准确性，从而保障电力变压器的安全稳定运行。

电力变压器绝缘油中溶解气体的数据集

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本数据集包含电力变压器绝缘油中多种溶解气体的浓度信息，旨在用于故障诊断和预测分析，助力电力系统的安全运行。我们提供了两年的数据记录，每个数据点每分钟更新一次（用 m 标记），分别来自中国同一省份内的两个不同地区，即ETT-small-m1和ETT-small-m2。这两个数据集各自包含70,080个数据点，计算方式为：2年 * 365天 * 24小时 * 4 = 70,080。此外，我们还提供了每个小时粒度的数据集变体（用 h 标记），包括ETT-small-h1和ETT-small-h2。每个数据点包含八维特征信息：记录日期、预测值“油温”以及六种不同类型的外部负载值。

基于改良LSTM的大气污染浓度预测

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本研究采用改良版长短期记忆网络模型（LSTM）对大气污染浓度进行预测，旨在提高预测精度和时效性，为环境保护决策提供支持。在当今时代，大气污染物浓度的指标对于环境保护至关重要。以下是进行大气污染度预测的基本要求： 1. 学习时序预测模型LSTM及其改进版本。 2. 根据大气污染物浓度的特点选择一个合适的预测模型。建议采取以下具体思路： - 使用CNN+BiLSTM+attention、CNN+LSTM或Transformer等方法对时间序列进行预测，这些是基于LSTM的优化方案，并且在处理时序数据方面表现良好。 - 大气污染度具有随时间变化但不会出现剧烈突变的特点。因此，采用CNN提取特征信息和利用LSTM记录时间序列关系的方法是最有效的。具体实施步骤如下： 1. 从互联网上获取某个城市的空气质量历史数据，并将其整理为按小时划分的训练集。 2. 使用选定的改进型LSTM或Transformer模型进行预测工作（该选择由你决定）。

基于KNN-LSTM的PM2.5浓度预报模型

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本研究提出了一种结合K近邻算法与长短时记忆网络的新型PM2.5浓度预测模型，旨在提升空气质量监测和预报的精度。通过融合传统机器学习方法与深度学习技术，该模型能够有效捕捉环境数据中的时空关联特性，并据此作出更准确、及时的PM2.5浓度预测。目前大多数PM2.5浓度预测模型仅基于单个监测站点的时间序列数据进行预测，并忽略了不同空气质量监测站之间的区域关联性。这种做法可能导致预测结果的片面性。本段落提出了一种结合KNN算法和LSTM模型的方法，利用目标站点所在区域内相关空间因素，构建了基于时空特征的KNN-LSTM PM2.5浓度预测模型。通过在哈尔滨市10个空气质量监测站的数据上进行仿真实验，并将所提出的KNN-LSTM模型与其他几种预测方法进行了对比。结果显示：相较于BP神经网络模型，该模型平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别降低了19.25% 和 13.23%; 相较于LSTM模型，MAE和RMSE则分别减少了4.29% 和6.99%。这表明本段落提出的KNN-LSTM模型能够有效提高PM2.5浓度预测的准确性。

GB 7252-2001 IEC60599 变压器油中溶解气体的分析与判断指南

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本标准提供了变压器油中溶解气体的色谱分析方法及故障诊断指导，依据IEC国际电工委员会相关规范制定。适用于电力系统中各类变压器和电抗器的维护监测。 GB 7252-2001 IEC60599是关于变压器油中溶解气体分析和判别导则的标准文件。

变压器油中溶解气体分析及判断的GB/T 7252-2001导则

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简介：本导则是关于变压器油中溶解气体分析的标准方法和判断准则，依据GB/T 7252-2001制定，为电力设备的安全运行提供指导。 GBT7252-2001 变压器油中溶解气体分析与判断导则提供了关于变压器运行状态评估的重要指导，通过检测油中的各种气体成分来识别潜在问题，并据此采取适当的维护措施以保障电力系统的安全稳定运行。该标准详细规定了取样方法、气相色谱仪的使用以及数据分析的技术要求，为相关技术人员提供了一个可靠的参考框架。

基于BP神经网络的汽油浓度预测模型

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本研究提出了一种利用BP（反向传播）神经网络技术来预测汽油浓度的方法。通过建立有效的数学模型，该系统能准确地预测汽油中的关键成分比例，为优化燃油生产和质量控制提供科学依据。通过一个实例来说明BP神经网络进行预测分析的方法。该示例包含相关数据和代码。

利用LSTM编码器-解码器模型、Transformer序列预测模型及BeLSTM模型预测电力变压器油温

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本研究采用LSTM编码器-解码器、Transformer和BeLSTM三种深度学习模型，旨在精确预测电力变压器油温变化趋势，提升设备运维效率与安全性。 LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的循环神经网络架构，用于处理具有长期依赖关系的序列数据。传统的RNN在处理长序列时经常会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，这使得它们难以有效地捕捉长期依赖性。为了解决这些问题，LSTM通过引入门控机制和记忆单元来改进。以下是LSTM的基本结构及其主要组件： - 记忆单元：这是LSTM的核心部分，用于存储长期信息。它像一个传送带一样在整个序列中运行，并且可以轻松地保持其上信息的稳定状态。 - 输入门：输入门决定了哪些新的数据将被添加到记忆单元里。这个决策基于当前时刻的数据和前一时刻隐藏层的状态来做出。 - 遗忘门：遗忘门决定从记忆单元中丢弃哪些旧的信息，同样依据的是当前时刻的数据与上一个时间点的隐藏状态来进行判断。 - 输出门：输出门控制着哪部分信息会被传递到下一个时间步的隐藏状态中。这个过程也是基于当前输入和先前的状态来完成。 LSTM的工作流程可以概括为以下几个步骤： 1. 利用遗忘门确定哪些记忆单元中的旧数据需要被清除； 2. 通过输入门决定哪个新的信息将加入到记忆单元里； 3. 更新记忆单元内部的数据状态； 4. 使用输出门选择性地从内存中提取相关信息并传递给下一个时间步的隐藏层。由于LSTM能够处理长期依赖关系，它在许多序列建模任务上表现出色，例如语音识别、文本生成、机器翻译和时序预测等。

变压器溶解气体分析数据.rar

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本资料为“变压器溶解气体分析数据”，包含变压器运行过程中产生的各种气体成分及其浓度的数据记录与分析报告。适合电力系统维护人员参考使用。变压器是电力系统中的关键设备，其安全稳定运行对整个电网至关重要。为了预防和诊断变压器的潜在故障，我们可以通过分析溶解在油中的气体来获取重要信息。一个名为“变压器溶解气体数据.rar”的数据集包含了各种故障类型的数据，专门用于这一领域的研究。该数据集中涉及以下六种故障类型的典型代表： 1. **中低温过热**：这是最常见的故障之一，可能由内部绝缘材料的老化或局部过载引起。这种情况下会产生氢气（H2）和甲烷（CH4）等气体。 2. **高温过热**：比中低温过热更严重的情况可能导致严重的绝缘损坏，并且除了产生H2和CH4外，还会增加乙烷（C2H6）的含量。 3. **低能放电**：通常发生在变压器的绝缘表面。这种故障产生的气体量较小，可能会导致乙烯（C2H4）的生成。 4. **高能放电**：这种情况会导致严重的绝缘破坏，并且会产生大量的乙炔（C2H2）等不饱和烃类气体。 5. **局部放电**：这是由变压器内部异常高的电场强度引起的，可能会导致一系列气体如H2、CH4、C2H6、C2H4和C2H2的生成。 6. **正常状态**：代表了变压器在没有故障时的状态。在此状态下，溶解气体的浓度通常很低，可作为健康状况的标准参考。通过对这些特征气体进行监测和分析，并应用如比值法（例如CH4/H2、C2H2/CO）或判别函数等方法，可以识别并预测潜在的变压器故障状态。这有助于运维人员提前采取措施防止故障进一步恶化。这个数据集对于研究变压器故障诊断模型、开发智能监控系统以及提升电力系统的可靠性和安全性具有重大意义。它为科研人员和工程师提供了实测数据，便于他们进行机器学习、数据分析及算法验证等工作，并推动了相关技术的发展。通过深入挖掘和理解这些数据，我们可以更好地预测并确保变压器的运行状况稳定，从而保障整个电力系统的安全运行。

针对电力变压器状态评估的油中溶解气体监测数据填补策略

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本研究提出了一种针对电力变压器状态评估的油中溶解气体监测数据填补策略，旨在提高故障预测准确性。通过分析历史数据和应用插值算法，有效填补缺失的数据点，确保长期监控的有效性和连续性。本段落提出了一种基于马尔可夫模型的变压器油中溶解气体数据补全方法。该方法充分考虑了相邻时间点系统在所有状态间的转移特性，并将油中溶解气体的数据序列转化为不同状态间转移的马尔可夫链，通过正反向的状态转移矩阵来计算缺失值。此外，从数据挖掘的角度出发，本段落还建立了一套综合评估体系以评价补全效果。这套体系涵盖了多个角度对补全结果进行细致分析，并利用D-S证据融合理论将不同视角下的评估结果整合为一个统一的结论。实验部分选取某变压器共100组油中溶解气体数据作为研究对象，其中25组随机缺失值被用于检验所提方法的有效性。结果显示，在正常情况下补全后的数据与实际值相似度达到99.999%；而在极值点或跃变点等复杂情况下的相似度也达到了98.956%，这表明该模型能够在不改变原始数据特征的前提下，准确地填补缺失的数据。因此，本段落提出的方法能够有效提高变压器状态评估的准确性。