【摘 要】
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对变压器油中溶解气体含量进行预测有助于及早发现变压器内部的潜伏性故障,且对于更好地实现状态检修有着重要的指导意义.针对变压器油中气体组分数据丰富、正常运行状态下各
【机 构】
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贵州电网责任有限公司电力科学研究院; 武汉大学电气工程学院;
【基金项目】
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中国南方电网有限责任公司重点科技项目(编号:GZ2014-2-0049)
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对变压器油中溶解气体含量进行预测有助于及早发现变压器内部的潜伏性故障,且对于更好地实现状态检修有着重要的指导意义.针对变压器油中气体组分数据丰富、正常运行状态下各组分含量变化趋势不明显的特点,提出基于模糊时间序列模型的变压器油中气体组分预测方法.考虑到油中气体组分的变化是相互作用和影响的,从论域划分角度对经典模糊时间序列模型进行改进,提出基于空间模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)论域划分的多因素模糊时间序列模型.通过实例分析证明该方法能很好地拟合油中气体组分的变化趋势,且与经典模糊时间序列模型及一维FCM划分模糊时间序列模型的对比分析,验证了改进模型在预测效果上的优越性.
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