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一种基于长短期记忆网络的变压器油中溶解气体浓度预测方法

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本发明公开了一种基于长短期记忆网络的变压器油中溶解气体浓度预测方法，通过准确预测变压器油中溶解气体的浓度，从而实现对变压器运行状态的评估；首先收集变压器在线油色谱样本数据，确定其特征参量并进行归一化处理；然后利用变压器油中溶解气体的序列数据对长短期记忆网络进行训练，得到最优的预测模型参数；最后以油中溶解的7种特征气体浓度为输入，以待预测气体的浓度为输出，实现对变压器油中溶解气体浓度的预测。本发明提供的方法可以准确预测油中溶解气体浓度的变化，对电力变压器的运行状况判断提供依据，为运维人员检修提供借鉴。

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公开/公告号CN110441500A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-11-12

原文格式PDF
申请/专利权人昆明理工大学;
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申请/专利号CN201910751886.6
发明设计人刘可真;苟家萁;和婧;刘通;卢涛;王骞;刘兴琳;
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申请日2019-08-15
分类号G01N33/28(20060101);
代理机构53205 昆明润勤同创知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人付石健
地址 650000云南省昆明市昆明理工大学呈贡校区电力工程学院电力楼401
入库时间 2024-02-19 15:21:16

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-12-06

实质审查的生效 IPC(主分类):G01N33/28 申请日:20190815

实质审查的生效
2019-11-12

公开

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