本发明专利技术公开了一种变压器油温预测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取目标变压器历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度；对所述目标变压器历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度进行预处理，得到目标变压器的历史数据集；对所述目标变压器的历史数据集进行时序预测，得到油温预测模型；获取当前变压器的顶层油温、负荷率以及环境温度；将所述当前变压器的顶层油温、负荷率以及环境温度，作为时序起点标签输入至所述油温预测模型，通过所述油温预测模型预测目标变压器油温。从而根据变压器工作数据，建立时序预测模型，预测出未来的变压器油温，避免出现过热，造成变压器损坏。坏。坏。
【技术实现步骤摘要】
一种变压器油温预测方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术属于变压器油温预测
，尤其涉及一种变压器油温预测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]变压器油温过高，会产生气泡,气泡会降低绝缘或引发闪络,造成变压器损坏。因此，如何及时预测出变压器油温成为当前亟待解决的技术问题，目前传统的方式主要采用专家评定，专家通过自己的感官或仪器去获取信息，然后通过自己的主观意识和经验判断变压器油温，但是专家评定方法很容易受到受专家个人经验和身体状况等主观因素的影响，使得造成预测不准确问题。
技术实现思路
[0003]本专利技术要解决的技术问题是：提供一种变压器油温预测方法、装置、设备及存储介质解决现有技术中难以准确预测出变压器的未来油温，导致变压器过热损坏的技术问题。
[0004]本专利技术的技术方案是：
[0005]本专利技术提供一种变压器油温预测方法，所述变压器油温预测方法包括以下步骤：
[0006]获取目标变压器历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度；
[0007]对所述目标变压器历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度进行预处理，得到目标变压器的历史数据集；
[0008]对所述目标变压器的历史数据集进行时序预测，得到油温预测模型；
[0009]获取当前变压器的顶层油温、负荷率以及环境温度；
[0010]将所述当前变压器的顶层油温、负荷率以及环境温度，作为时序起点标签输入至所述油温预测模型，通过所述油温预测模型预测目标变压器油温。
[0011]可选地，所述对所述目标变压器的历史数据集进行时序预测，得到油温预测模型，包括：
[0012]对所述历史数据集进行数据规律性和趋势性分析；
[0013]根据时间先后顺序，将所述历史数据集中同一统计指标的数据排列成时间序列；
[0014]将所述时间序列按照线性关系，分为线性时间序列和非线性时间序列；
[0015]根据线性时间序列和非线性时间序列分别建立线性预测模型和非线性预测模型；
[0016]将所述线性预测模型和非线性预测模型结合成为油温预测模型。
[0017]可选地，所述根据线性时间序列和非线性时间序列分别建立线性预测模型和非线性预测模型，包括：
[0018]根据所述线性时间序列，通过低阶向高阶逐步试探方式，识别模型参数集；
[0019]对所述模型参数集，通过贝利叶信息以及赤池信息度量结合方式得到最佳初始参数
[0020]根据线性时间序列和最佳初始参数，建立线性预测模型；
[0021]根据所述非线性时间序列，通过支持向量机，得到序列残差；
[0022]根据所述序列残差以及非线性时间序列，建立非线性预测模型。
[0023]可选地，所述对所述目标变压器历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度进行预处理，包括：
[0024]对所述历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度的缺失值进行填充；
[0025]识别并剔除所述历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度中的异常值，并对所述历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度进行平滑去噪；
[0026]判断处理后的历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度，是否满足周期性，若不满足周期性，则重复执行上述操作，直至处理后的历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度满足周期性。
[0027]可选地，所述对所述历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度的缺失值进行填充之前，还包括：
[0028]将所述目标变压器历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度分解为适应所述油温预测模型的长期趋势数据以及季节趋势数据；
[0029]对所述长期趋势数据以及季节趋势数据分别进行平稳性检验和白噪音检验；
[0030]在所述平稳性检验和白噪音检验通过时，执行对所述历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度的缺失值进行填充的步骤。
[0031]可选地，所述对所述长期趋势数据以及季节趋势数据分别进行平稳性检验和白噪音检验，包括：
[0032]对所述长期趋势数据以及季节趋势数据分别进行平稳性检验，若检验不通过，则对检验不通过的数据进行差分运算；
[0033]重复上述操作，直到长期趋势数据以及季节趋势数据通过平稳性检验，则对所述平稳性检验数据进行白噪音检验；
[0034]若白噪音检验不通过，则剔除掉所述长期趋势数据以及季节趋势数据。
[0035]可选地，所述将所述当前变压器的顶层油温、负荷率以及环境温度，作为时序起点标签输入至所述油温预测模型，通过所述油温预测模型预测目标变压器油温之后，还包括：
[0036]根据预测时间周期，持续获取变压器的顶层油温、负荷率以及环境温度；
[0037]将获取到的变压器的顶层油温、负荷率以及环境温度输入所述历史数据集，得到新的历史数据集；
[0038]根据所述新的历史数据集，对所述油温预测模型进行校正。
[0039]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种变压器油温预测装置，所述变压器油温预测装置包括：
[0040]获取模块，用于获取目标变压器历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度；
[0041]处理模块，用于对所述目标变压器历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度进行预处理，得到目标变压器的历史数据集；
[0042]建模模块，用于对所述目标变压器的历史数据集进行时序预测，得到油温预测模型；
[0043]所述获取模块，还用于获取当前变压器的顶层油温、负荷率以及环境温度；
[0044]预测模块，用于将所述当前变压器的顶层油温、负荷率以及环境温度，作为时序起
点标签输入至所述油温预测模型，通过所述油温预测模型预测目标变压器油温。
[0045]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种变压器油温预测设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的变压器油温预测程序，所述变压器油温预测程序配置为实现如上文所述的变压器油温预测方法。
[0046]此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有变压器油温预测程序，所述变压器油温预测程序被处理器执行时实现如上文所述的变压器油温预测方法。
[0047]本专利技术的有益效果：
[0048]本专利技术通过获取目标变压器历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度；对所述目标变压器历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度进行预处理，得到目标变压器的历史数据集；对所述目标变压器的历史数据集进行时序预测，得到油温预测模型；获取当前变压器的顶层油温、负荷率以及环境温度；将所述当前变压器的顶层油温、负荷率以及环境温度，作为时序起点标签输入至所述油温预测模型，通过所述油温预测模型预测目标变压器油温。从而根据变压器工作数据，建立时序预测模型，预测出未来的变压器油温，避免出现过热，造成变压器损坏。
附图说明
[0049]图1是本专利技术实施例方案涉及的硬件运行环境的变压器油温预本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种变压器油温预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取目标变压器历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度；对所述目标变压器历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度进行预处理，得到目标变压器的历史数据集；对所述目标变压器的历史数据集进行时序预测，得到油温预测模型；获取当前变压器的顶层油温、负荷率以及环境温度；将所述当前变压器的顶层油温、负荷率以及环境温度，作为时序起点标签输入至所述油温预测模型，通过所述油温预测模型预测目标变压器油温。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标变压器的历史数据集进行时序预测，得到油温预测模型，包括：对所述历史数据集进行数据规律性和趋势性分析；根据时间先后顺序，将所述历史数据集中同一统计指标的数据排列成时间序列；将所述时间序列按照线性关系，分为线性时间序列和非线性时间序列；根据线性时间序列和非线性时间序列分别建立线性预测模型和非线性预测模型；将所述线性预测模型和非线性预测模型结合成为油温预测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据线性时间序列和非线性时间序列分别建立线性预测模型和非线性预测模型，包括：根据所述线性时间序列，通过低阶向高阶逐步试探方式，识别模型参数集；对所述模型参数集，通过贝利叶信息以及赤池信息度量结合方式得到最佳初始参数根据线性时间序列和最佳初始参数，建立线性预测模型；根据所述非线性时间序列，通过支持向量机，得到序列残差；根据所述序列残差以及非线性时间序列，建立非线性预测模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标变压器历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度进行预处理，包括：对所述历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度的缺失值进行填充；识别并剔除所述历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度中的异常值，并对所述历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度进行平滑去噪；判断处理后的历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度，是否满足周期性，若不满足周期性，则重复执行上述操作，直至处理后的历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度满足周期性。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度的缺失值进行填充之前，还包括：将所述目标变压器历史测量的顶层油温、负荷率以及环境温度分解为适应所述油温预测...
【专利技术属性】
技术研发人员：龙玉江，李洵，朱州，卫薇，许逵，孙骏，王杰峰，方继宇，吴建蓉，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。