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申请/专利权人：三峡大学
摘要：一种基于多窗口逐步分解的变压器油气浓度预测方法，采用逐步分解SDS的采样技术，首先利用HP过滤器进行逐步分解，得到长期趋势项和高频波动分量，并用奇异谱分析SSA逐步分解高频波动分量从而获得短周期分量。其中，分别用色散熵DE、模糊熵FE与HP、SSA相结合的方法确定逐步分解过程中的最优分解窗口，提高模型对时序特征的提取效果。然后，采用变分模态分解VMD对含噪声的高频项进行降噪处理。最后，将分解得到的各分量输入到长短时记忆网络LSTM进行预测，累加各分量的预测值，得到原气体浓度的预测结果。本发明方法可以根据已采集的变压器历史运行状态数据，解决单一LSTM网络整体预测精度不高以及传统序列分解做法中的数据泄露问题。
主权项：1.一种基于多窗口逐步分解的变压器油气浓度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取变压器原始油中溶解气体浓度数据；步骤2：对变压器原始油中溶解气体浓度数据进行逐步分解及降噪，得到长期趋势分量、短周期波动分量及模态分量；步骤3：将待预测气体序列分解后的各分量输入到LSTM网络进行预测；步骤4：将各分量的预测结果进行叠加重构得到待预测气体浓度最终预测结果。
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百度查询： 三峡大学 一种基于多窗口逐步分解的变压器油气浓度预测方法
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