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变压器油中溶解气体浓度预测方法
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2017-12-21
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对油中溶解气体浓度发展趋势进行预测，可为变压器状态评估提供重要依据。提出一种基于深度信念网络的变压器油中溶解气体浓度预测模型。该模型以7种特征气体浓度、环境温度、变压器油温为可视输入，通过对基于受限玻尔兹曼机的多隐层机器学习模型训练，可自动提取气体浓度自身发展规律，逐层激活各气体组分之间及温度对气体浓度影响的强相关性，抑制、弱化无关和冗余信息。该模型具有较高预测精度，克服了传统单一变量预测方法稳定性差的问题，同时避免了人工干预过程。通过算例分析，验证了该方法的有效性。
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