油中溶解气体组合预测方案及其在设备状态检修中的应用

作者：叶任时; 马书民^*

来源：湖北电力, 2023, 47(01): 76-84.

DOI：10.19308/j.hep.2023.01.011

• 油中溶解气体
• 组合预测
• 优选方法
• 信息熵
• 状态检修

变压器油中溶解气体组成及浓度变化可以有效反映变压器的运行状态。若能准确预测其变化趋势，则能为变压器状态检修提供有效依据。为此，提出了一种基于信息熵的油中溶解气体组合预测方法。首先，对单一预测方法的平均预测误差进行扫描，选择在油中气体预测场景下表现优异的径向基函数神经网络算法（RBF）和支持向量机算法（SVM）；其次，采用信息熵理论对上述两种预测方法进行赋权，形成一种组合预测方案；最后，采用一系列实例验证了组合预测方法的准确性以及预测结果在实际工程中的有效性。