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摘要
电力变压器担负着电网中电能变换与传输任务，是电力系统安全可靠、经济优质运行的重要保障，减少和防止其故障发生对电网意义重大。首先，针对时序数据样本的相关性，为减少时间序列间隔与数据变化给预测模型带来的影响，通过分析气体浓度的历史数据，对其迭代计算GM(1,1)模型中背景值系数，优化准光滑数列的平移量，得到最佳背景值系数序列，提出了基于改进背景值系数序列的灰色模型；其次，对预测气体加权处理，采用表征变量关联程度的互信息方法确定特征气体的权重；然后，建立基于PSO-LSSVM模型的多分类变压器故障诊断器；最后，仿真实验验证了所提方法的有效性。
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