[发明专利]一种变压器状态参量趋势预测方法及系统有效
| 申请号： | 201810468349.6 | 申请日： | 2018-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN108390380B | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 盛戈皞;代杰杰;李鹏;吴绍军;李金忠;李文升;安树怀;张书琦;王健一;高飞;仇宇舟;汪可;侯慧娟 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司青岛供电公司;上海交通大学;中国电力科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;G06F30/27;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海东信专利商标事务所(普通合伙) 31228 | 代理人： | 杨丹莉;李丹 |
| 地址： | 266002 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种变压器状态参量趋势预测方法，包括步骤：(1)采集变压器在线监测状态量；(2)采用离差标准化方法对变压器在线监测状态量进行归一化处理，得到变压器在线监测状态量矩阵X；(3)构建预测模型并确定预测模型的结构，预测模型包括特征提取器和一层前馈神经网络层(4)将变压器在线监测状态量矩阵X中的一部分变压器在线监测状态量作为输入，对预测模型进行训练；(5)将变压器在线监测状态量矩阵X中的另一部分变压器在线监测状态量作为输入数据输入经过训练的预测模型，特征提取器提取出输入数据与预测结果之间的特征参数后，输入给前馈神经网络层；(6)输出预测结果。此外，本发明还公开了变压器状态参量趋势预测系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 变压器 状态 参量 趋势 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种变压器状态参量趋势预测方法，其特征在于，包括步骤：(1)采集变压器在线监测状态量；(2)采用离差标准化方法对变压器在线监测状态量进行归一化处理，得到变压器在线监测状态量矩阵X：![]()
其中，X1、X2和Xr分别表示第1种变压器在线监测状态量、第2种变压器在线监测状态量和第r种变压器在线监测状态量，下标1,2……n表示时间序列；(3)构建基于栅格长短时记忆网络的预测模型并确定所述预测模型的结构，所述预测模型包括特征提取器和一层前馈神经网络层，所述特征提取器包括N层栅格长短时记忆网络层；所述预测模型的结构包括栅格长短时记忆网络层的层数以及前馈神经网络层和各栅格长短时记忆网络层的神经元节点数；(4)将变压器在线监测状态量矩阵X中的一部分变压器在线监测状态量作为输入，对预测模型进行训练；(5)将变压器在线监测状态量矩阵X中的另一部分变压器在线监测状态量作为输入数据输入经过训练的预测模型，所述特征提取器提取出所述输入数据与预测结果之间的特征参数后，输入给所述前馈神经网络层；(6)所述前馈神经网络层输出预测结果。
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