基于LSTM模型的变压器顶层油温预测方法

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变压器油温是直接反映变压器散热性能的指标,准确预测变压器顶层油温有利于监测其运行情况。通过分析传统变压器顶层油温数学模型,综合考虑负载率与环境温度对油温的影响,并确定以负荷数据峰值与谷值的有功功率、无功功率和环境温度作为特征量,基于长短时记忆(Long Short Term Memory Network,LSTM)网络算法提出了一种变压器顶层油温预测模型。以变电站真实数据做实例仿真分析,训练所提的LSTM预测模型,并选取5个随机样本进行预测;分别搭建BP神经网络(BPNN)和循环神经网络(RNN)预测模型,对相同样本做预测并截取前30时刻预测数据,与LSTM模型的预测值做对比。仿真结果表明,基于LSTM的温度预测模型的计算精度最高,误差率控制在5%以内,预测值与实际值变化趋势基本一致,该模型可以有效实现变压器顶层油温的预测。
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