【摘 要】
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对油浸式电力变压器油中溶解气体浓度进行预测,可为变压器状态评估及故障诊断提供重要参考依据.为进一步提高预测精度,本文将RAdam优化器和门控循环单元(GRU)相结合,提出一种改进GRU的变压器油中气体浓度预测模型.改进模型以7种典型气体浓度作为输入,使用RAdam优化器进行训练,以对应待测气体浓度作为输出.算例分析结果表明,相比于普通GRU模型和长短期记忆神经网络(LSTM)模型,改进GRU模型能更好地预测变压器油中溶解气体浓度变化趋势,并扩大了对初始学习率的选择范围.
【机 构】
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国网甘肃省电力公司检修公司,兰州 730050;兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州 730050
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对油浸式电力变压器油中溶解气体浓度进行预测,可为变压器状态评估及故障诊断提供重要参考依据.为进一步提高预测精度,本文将RAdam优化器和门控循环单元(GRU)相结合,提出一种改进GRU的变压器油中气体浓度预测模型.改进模型以7种典型气体浓度作为输入,使用RAdam优化器进行训练,以对应待测气体浓度作为输出.算例分析结果表明,相比于普通GRU模型和长短期记忆神经网络(LSTM)模型,改进GRU模型能更好地预测变压器油中溶解气体浓度变化趋势,并扩大了对初始学习率的选择范围.
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