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申请/专利权人：国网冀北电力有限公司唐山供电公司;国家电网有限公司
摘要：本发明涉及一种基于BOA‑LSTM算法的变压器顶层油温预测方法，属于变压器油温预测技术领域。技术方案是：获取待测主变压器油温值、高压侧电流值、环境温度值、高压侧有功值和环境相对湿度数据；采用主成分分析法对数据进行去相关性处理，然后进行数据归一化处理；将处理后的数据输入至训练好的BOA–LSTM模型，得到变压器顶层油温预测数据。本发明的有益效果是：选择长短期记忆网络模型来解决时间滞后的问题，通过使用贝叶斯优化对模型进行进一步优化，规避了梯度消失和梯度爆炸等问题的发生，对于预测模型的精度和效率都有了进一步提升，可以减少变压器顶部油温的预测误差。
主权项：1.一种基于BOA-LSTM算法的变压器顶层油温预测方法，其特征在于包含如下步骤：①获取待测主变压器油温值、高压侧电流值、环境温度值、高压侧有功值和环境相对湿度数据；②采用主成分分析法对数据进行去相关性处理，然后进行数据归一化处理；③将处理后的数据输入至训练好的BOA–LSTM模型，得到变压器顶层油温预测数据，所述BOA–LSTM模型具体为通过BOA对LSTM网络进行贝叶斯超参数优化，利用优化后的LSTM网络进行变压器顶层油温预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 国家电网有限公司 基于BOA-LSTM算法的变压器顶层油温预测方法
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