文件名称：变压器油中故障气体的复合预测方法 (2006年)
文件大小：292KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-06 20:26:52
工程技术 论文
为了提高对变压器故障的预测能力，提出了灰色粗预测、自学习神经网络在线修正的复合预测法。此法是利用GM（1，1）模型初步预测油中溶解气体的浓度及变化趋势，通过分析故障气体组分之间的影响及气体浓度时间序列之间的关系确定修正参数，将初步预测结果与修正参数作为自学习BP网络的输入，从而完成预测结果的在线修正。该方法已用于实际变压器油中溶解气体的预测，结果验证了其有效性。