基于EMD-SAM-LSTM模型的220kV变压器顶层油温组合预测研究

明晓航; 潘岑诚; 张明清; 张德; 戴劲峰; 宋天威

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基于EMD-SAM-LSTM模型的220kV变压器顶层油温组合预测研究

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变压器是电网的核心部分,预测主变顶层油温可以提前掌握变压器的运行状态,发现电气设备的隐藏缺陷,做好预防措施,避免电力事故发生。基于EMD-SAM-LSTM的220kV变压器顶层油温预测研究,主要针对非线性、非稳定性、多变量油温序列数据,考虑变压器的220kV侧负载电流、环境影响因素和顶层油温为特征值,结合经验模态分解EMD算法对油温序列进行分解,完成对输入数据的特征提取,解决了油温序列数据非线性、非稳定性和多变量问题,提出自注意力模型与长短期记忆网络相融合的SAM-LSTM预测方法解决了数据长距离依赖问题。通过EMD-SAM-LSTM组合预测模型进行主变油温预测,通过预测值与实际值对比,完成均方误差、平均绝对百分比误差和R方三种算法评价指标的计算。算例计算表明,EMD-SAM-LSTM的220kV变压器顶层油温组合预测模型的精确度更高。

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来源
《电力大数据》 |2022年第9期|11-19|共9页
作者
明晓航; 潘岑诚; 张明清; 张德; 戴劲峰; 宋天威;
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作者单位

国网江苏省电力有限公司南通供电分公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类试验、运行;
关键词
经验模态分解; 注意力机制; 评价指标; 油温预测; 变压器;

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