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申请/专利权人：国网宁夏电力有限公司电力科学研究院;国网宁夏电力有限公司超高压公司;国网宁夏电力有限公司;山东大学

摘要：本发明提供了一种复杂工况换流变的油中产气规律确定方法、介质及系统，属于换流变压器技术领域，包括：建立换流变压器故障模拟平台,设计多种电故障和热故障工况,测量并记录换流变的油中的产气数据和运行数据；对实验数据进行预处理,包括填充缺失值、处理异常值和数据归一化,并利用数据增广技术扩充数据集；提取运行数据中的直接因素特征和间接因素特征，分析它们与产气规律之间的时间关系,建立直接间接因素特征关系模型；建立训练数据集,其中输入是直接特征和间接特征,输出是对应的产气规律曲线数据组；采用门控循环单元网络训练得到产气规律预测模型；对待测换流变压器的运行数据进行产气规律预测。

主权项：1.复杂工况换流变的油中产气规律确定方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、获取多组换流变压器故障的实验数据,包括运行数据和产气数据,具体是建立换流变压器故障模拟平台,设计多种不同类型和程度的电故障和热故障工况,并对每种工况,测量并记录换流变的油中产气数据，其中,每一组实验数据具有不同的运行数据；S20、清洗所述获取的实验数据；S30、利用数据增广技术对所述实验数据进行变换,生成更多不同分布的数据,扩大所述实验数据的数据集规模；S40、以所述运行数据中的局放次数、温度分布为直接因素,进行特征提取,得到直接因素特征,以所述运行数据中的电流、电压、频率为间接因素,进行特征提取,得到间接因素特征；S50、根据相关性分析,建立所述直接因素特征和间接因素特征之间关于时间的关系,并采用神经网络模型进行拟合,得到直接间接因素特征关系模型；S60、建立训练数据集,其中训练的输入是直接特征和间接特征向量的叠加,训练的输出是对应的产气规律曲线数据组,表示每一种气体的产气量随着时间的变化规律；S70、采用所述训练数据集训练一个门控循环单元网络,得到产气规律预测模型；S80、基于所述直接间接因素特征关系模型对所述产气规律预测模型进行细化调整,使所述产气规律预测模型更精准捕捉因素与产气规律的内在映射关系；S90、获取待测换流变压器的连续一段时间的运行数据,输入到所述产气规律预测模型,输出下一时间段内的产气规律曲线数据组。

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