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摘要
变压器油中溶解气体体积分数可对变压器潜伏故障诊断提供重要依据，为了更精确的预测变压器油中溶解气体体积分数，提出了CEEMDAN结合BiLSTM网络的组合预测方法，先针对EMD中的模态混叠现象和EEMD重构误差较大的问题，提出了CEEMDAN，将气体序列分解，得到模态分量，并对高频波动分量进行Savitzky-Golay(SG)滤波，消弱高频分量中的极值点和噪声干扰。然后利用BiLSTM网络对各个分量进行预测，进一步提高特征提取的完整性。叠加重构所有分量的预测结果，得到变压器油中溶解气体体积分数预测值。经算例验证，相较其他模型，所提方法精度更高，证实其有效性。
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