[发明专利]一种基于大数据的变压器上层油温预测方法、系统及设备

权利要求书

1.一种基于大数据的变压器上层油温预测方法，其特征在于，包括：

获取多个预设时刻的检测数据，所述检测数据包含油温数据、气温数据以及主变负荷数据；

将同一时刻的所述检测数据作为一组样本数据，并将各组所述样本数据代入预先建立的回归预测模型中，确定出所述回归预测模型的相应的系数；

获取当前时刻的目标数据，并将所述目标数据代入确定出系数之后的所述回归预测模型中，确定出当前时刻的变压器上层油温；

其中，所述目标数据中包含所述检测数据中除去所述油温数据之外的其他各类数据。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的变压器上层油温预测方法，其特征在于，所述检测数据包含油温数据、气温数据、主变负荷数据、湿度数据、以及风速数据。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的变压器上层油温预测方法，其特征在于，所述回归预测模型为岭回归预测模型。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的变压器上层油温预测方法，其特征在于，所述岭回归预测模型为：

其中，所述y_i表示所述岭回归预测模型的预测值，所述β₀表示所述岭回归预测模型的一个待测参数，所述p表示所述检测数据中包含的数据种类，所述x_ij表示所述检测数据，所述β_j表示所述岭回归预测模型的回归系数。

5.根据权利要求1至4任一项所述的基于大数据的变压器上层油温预测方法，其特征在于，在所述确定出当前时刻的变压器上层油温之后，还包括：

根据确定出的当前时刻的变压器上层油温，控制冷却器的启停。

6.根据权利要求5所述的基于大数据的变压器上层油温预测方法，其特征在于，所述根据确定出的当前时刻的变压器上层油温，控制冷却器的启停，包括：

当确定出的当前时刻的变压器上层油温高于预设的第一阈值时，控制冷却器为开启状态；

当确定出的当前时刻的变压器上层油温低于预设的第二阈值时，控制所述冷却器为停止状态，所述第二阈值低于所述第一阈值。

7.根据权利要求5所述的基于大数据的变压器上层油温预测方法，其特征在于，在所述确定出当前时刻的变压器上层油温之后，还包括：

当在预设的目标时长内确定出的变压器上层油温均高于预设的第三阈值时，输出提示信息。

8.一种基于大数据的变压器上层油温预测系统，其特征在于，包括：

样本数据获取模块，用于获取多个预设时刻的检测数据，所述检测数据包含油温数据、气温数据以及主变负荷数据；

回归预测模型系数确定模块，用于将同一时刻的所述检测数据作为一组样本数据，并将各组所述样本数据代入预先建立的回归预测模型中，确定出所述回归预测模型的相应的系数；

油温确定模块，用于获取当前时刻的目标数据，并将所述目标数据代入确定出系数之后的所述回归预测模型中，确定出当前时刻的变压器上层油温；

其中，所述目标数据中包含所述检测数据中除去所述油温数据之外的其他各类数据。

9.根据权利要求8所述的基于大数据的变压器上层油温预测系统，其特征在于，还包括：

冷却器启停控制模块，用于在所述油温确定模块确定出当前时刻的变压器上层油温之后，根据确定出的当前时刻的变压器上层油温，控制冷却器的启停。

10.一种基于大数据的变压器上层油温预测设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储油温预测程序；

处理器，用于执行所述油温预测程序以实现权利要求1至7任一项所述的基于大数据的变压器上层油温预测方法的步骤。