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摘要
变压器是电网的核心部分，预测主变顶层油温可以提前掌握变压器的运行状态，发现电气设备的隐藏缺陷，做好预防措施，避免电力事故发生。基于EMD-SAM-LSTM的220kV变压器顶层油温预测研究，主要针对非线性、非稳定性、多变量油温序列数据，考虑变压器的220kV侧负载电流、环境影响因素和顶层油温为特征值，结合经验模态分解EMD算法对油温序列进行分解，完成对输入数据的特征提取，解决了油温序列数据非线性、非稳定性和多变量问题，提出自注意力模型与长短期记忆网络相融合的SAM-LSTM预测方法解决了数据长距离依赖问题。通过EMD-SAM-LSTM组合预测模型进行主变油温预测，通过预测值与实际值对比，完成均方误差、平均绝对百分比误差和R方三种算法评价指标的计算。算例计算表明，EMD-SAM-LSTM的220kV变压器顶层油温组合预测模型的精确度更高。
