基于优化VMD-TCN-LSTM的变压器油中溶解气体预测
针对非平稳变压器油中溶解气体序列既有长期趋势又有短期细微波动的复杂特性，文中将黄金正弦算法（GSA）优化的麻雀搜索算法（SSA）与变分模态分解（VMD）组合构成GSSA-VMD模型；对原始变压器油中溶解气体序列使用GSSA-VMD分解，最终得到一组平稳的模态分量；其次，为了精准预测变压器气体序列长期趋势和短期波动，文中将时序卷积网络（TCN）与长短期记忆网络（LSTM）组合起来，并与GSSA-VMD组合构成变压器油中溶解气体含量组合预测模型；最后，文中选用变压器油中溶解气体CO<sub>2</sub>进行实验验证，与VMD-TCN-LSTM、EMD-TCN-LSTM和GSSA-VMD-LSTM...
Salvato in:
| Autori principali: | , , , , , , |
|---|---|
| Natura: | Artigo |
| Lingua: | Chinês |
| Pubblicazione: |
Editorial Department of High Voltage Apparatus
2026-03-01
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| Serie: | Gaoya dianqi |
| Soggetti: | |
| Accesso online: | http://www.zgydq.com/zh/article/doi/10.13296/j.1001-1609.hva.2026.03.007/ |
| Tags: |
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