一种基于改进自适应滤波算法的变压器油中溶解气体浓度预测的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进自适应滤波算法的变压器油中溶解气体浓度预测的方法，其步骤包括：步骤1、获取油中溶解气体浓度历史序列；步骤2、移动滑窗并平均构造新的序列；步骤3、在新构造的序列的基础上，采用改进自适应滤波算法获取前若干次迭代的权重变化趋势，将各个权重分量两两按顺序不重复无间隔求平均，从而构建出权重分量的序列，采用基于指数的数学模型对权重分量序列进行拟合，对获得的表达式求极限，从而获得最终的权重分量；步骤4、依据权重向量，对未来的气体浓度进行预测。本发明专利技术通过油中溶解气体浓度的预测，可更好地实现变压器的故障预警，助力电力系统的安全可靠运行。行。行。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进自适应滤波算法的变压器油中溶解气体浓度预测的方法


[0001]本专利技术涉及电力设备状态评估领域，尤其涉及一种基于改进自适应滤波算法的变压器油中溶解气体浓度预测的方法。

技术介绍

[0002]变压器是电力系统中极为重要的设备，其安全可靠运行关乎着整个电力系统的稳定，因此对其进行研究的意义不言而喻。
[0003]变压器主要分为油浸式变压器和干式变压器，对于前者而言，可通过在线监测变压器油中溶解的气体含量，从而可以通过变压器故障现象与故障类型的非线性映射关系，反映出变压器的故障类型，进而实现变压器的故障诊断。尽管这种方式已大大提高变压器的故障诊断效率和健康管理水平，但是却缺乏一定的预见性。如果能在故障诊断的基础上，实现气体浓度的预测，将大大利于变压器的故障预警，防范风险事故的发生。
[0004]针对气体的预测，已有很多预测算法，如LSTM、SVM和灰色理论等常用算法，然而这些算法存在着机理复杂或适用性差等的缺点，而自适应滤波不但简单，且适应性良好，故将其运用于变压器油中溶解气体的预测。
[0005]对于油中溶解气本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进自适应滤波算法的变压器油中溶解气体浓度预测的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取油中溶解气体浓度历史序列；步骤2、移动滑窗并平均构造新的序列；步骤3、在新构造的序列的基础上，采用改进自适应滤波算法获取前若干次迭代的权重变化趋势，将各个权重分量两两按顺序不重复无间隔求平均，从而构建出权重分量的序列，采用基于指数的数学模型对权重分量序列进行拟合，对获得的表达式求极限，从而获得最终的权重分量；步骤4、依据权重向量，对未来的气体浓度进行预测。2.根据权利要求1所述的一种基于改进自适应滤波算法的变压器油中溶解气体浓度预测的方法，其特征在于：所述步骤1中油中溶解气体，指H2、CH4、C2H2、C2H4和C2H6；其中所述油中溶解气体浓度历史序列采样间隔均匀一致。3.根据权利要求1所述的一种基于改进自适应滤波算法的变压器油中溶解气体浓度预测的方法，其特征在于：所述步骤2包括：步骤2.1、滑窗窗口的大小依据序列的长度进行调整；步骤2.2、对每个滑窗进行平均，从而构造出新的序列。4.根据权利要求3所述的一种基于改进自适应滤波算法的变压器油中溶解气体浓度预测的方法，其特征在于：所述步骤3包括如下子步骤：步骤3.1、基于改进的自适应滤波算法，构造权重分量和气体浓度预测模型，对于改进自适应滤波，其模型构造则如下：其中，m为气体种类总数，i为气体种类，n为每种气体浓度的项数，k为任一种类气体下历史时刻浓度对应系数的索引，N
i，j
‑
k
为第i种气体在第j
‑
k时刻的实际值，为第i种气体在第j时刻的预测值，w
i，k
是第i种气体在第j
‑
k时刻浓度的权重；步骤3.2、设定迭代终止条件，即设定迭代次数α到达...

【专利技术属性】
技术研发人员：高黎明，张雷，陈争，罗杰，罗学平，聂后田，黄维，熊康龙，王林，
申请(专利权)人：中铁第四勘察设计院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：