基本信息:
- 专利标题： 一种基于LSTM神经网络的变压器油温预测方法和系统
- 申请号：CN202311611101.8 申请日：2023-11-28
- 公开(公告)号：CN117828413A 公开(公告)日：2024-04-05
- 发明人： 张琪培 , 王伟 , 伍林 , 李昀 , 陆继翔 , 旷文腾 , 谢峰 , 刘军君 , 张韬 , 束蛟 , 李红 , 陈天宇
- 申请人： 国电南瑞科技股份有限公司
- 申请人地址： 江苏省南京市江宁区诚信大道19号
- 专利权人： 国电南瑞科技股份有限公司
- 当前专利权人： 国电南瑞科技股份有限公司
- 当前专利权人地址： 江苏省南京市江宁区诚信大道19号
- 代理机构： 南京苏高专利商标事务所
- 代理人： 赵彦
- 主分类号： G06F18/241
- IPC分类号： G06F18/241 ; G06F18/214 ; G06N3/0442 ; G06N3/08
摘要：
本发明公开了一种基于LSTM神经网络的变压器油温预测方法和系统，包括：获取变压器环境气象、运行无功和有功功率及变压器油温的历史数据，经预处理得到历史数据集；根据得到的历史数据集构建时序特征、多项式特征和统计特征，得到变压器油温预测样本集；将样本集划分为训练集和测试集，接着进行特征划分提高模型对预测时段的信息捕捉能力；最后根据所述的特征划分和训练集构建LSTM时序预测模型。本发明进一步捕捉变压器油温变化的时序规律，提高了油温预测的准确性，避免因过热，造成变压器损坏，提高了设备可靠性。