CN110991011B - 一种变压器实时热点温度预测方法 - Google Patents

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    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications

Abstract

本发明涉及变压器实时热点温度预测领域，尤其涉及一种变压器实时热点温度预测方法，先获取变压器的负荷电流、环境温度、顶层油温、实时热点温度历史数据，对历史数据进行预处理生成训练样本集和测试样本集；然后选择训练样本集建立SVR预测模型；接着采用训练样本对SVR进行训练，训练过程中采用改进引力搜索算法对SVR的参数进行优化，提高预测模型的预测能力；最后将测试样本输入到训练好的SVR中进行预测，得到变压器实时热点温度预测值。该方法有效解决引力搜索算法的局部化最优问题，有效解决了支持向量机参数选择难的问题，增强了支持向量机的预测性能，提高了变压器实时热点温度预测精度。

Description

一种变压器实时热点温度预测方法
技术领域
本发明涉及变压器实时热点温度预测领域，尤其涉及一种变压器实时热点温度预测方法。
背景技术
电力变压器热点温度是反映变压器健康状况的重要数据，变压器在过高的热点温度下运行，将严重影响变压器寿命和运行安全性。现有的变压器热点温度研究方法主要包括基于变压器测温系统的热点温度实时监测，基于经验公式法、热路模型法和数值模拟法的热点温度计算及基于智能学习算法的变压器热点温度预测三大类。目前较为常用的变压器热点温度预测方法主要包括神经网络、支持向量机、模糊神经系统及Kalman滤波算法等方法。支持向量机是基于统计理论的先进智能监督学习分类方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，将经验风险和置信区间最小化，其在解决小样本的高维非线性函数拟合问题时具有优势，但有文献指出选择合适的模型参数和核参数对支持向量机模型的学习和泛化能力尤为重要，会对预测模型的准确性产生直接的影响。在支持向量机的参数寻优研究中，已有学者提出了遗传算法、粒子群算法和引力搜索算法等方法，有效解决了支持向量机参数选择难的问题，可有效提高支持向量机的预测性能。虽然有文献研究表明引力搜索算法的优化性能与其他智能算法相比有较大的提高，但在大多数情况下，引力搜索算法也只能收敛到某区域最优值，存在局部化最优问题。因此，本发明提出一种基于改进引力搜索算法优化支持向量机的变压器实时热点温度预测方法。
发明内容
本发明提供一种变压器实时热点温度预测方法，该方法有效解决引力搜索算法的局部化最优问题，有效解决了支持向量机参数选择难的问题，增强了支持向量机的预测性能，可应用于变压器相关领域的科学研究和工程应用，可提高变压器实时热点温度预测精度。
本发明的技术方案为：
一种变压器实时热点温度预测方法，包括以下步骤：
S1、获取变压器的负荷电流、环境温度、顶层油温、实时热点温度的历史数据，对历史数据进行预处理生成训练样本集和测试样本集；
S2、建立SVR预测模型；
S3、采用改进引力搜索算法对SVR的参数进行优化，并输入训练样本进行训练；
S4、将测试样本输入到S3中训练好的SVR中进行预测，得到变压器实时热点温度预测值。
SVR(Support Vector Regression Machine)为支持向量机的简称。
进一步，步骤S1中获取历史数据，且对历史数据进行预处理生成训练样本集和测试样本集的过程为：
变压器的特征参数有：负荷电流、环境温度、顶层油温、实时热点温度，将上述特征参数的历史数据分为训练样本集和测试样本集；
训练样本集Trn中每个样本将预测前两个时刻的负荷电流、环境温度、顶层油温的值作为输入，表示为
Figure GDA0004108435720000021
其中m为预测模型输入个数，这里m＝6，将预测时刻对应的实时热点温度作为输出，表示为
Figure GDA0004108435720000022
l的取值由预测模型输出个数决定，这里l＝1；n为样本集中第n个样本；
测试样本集Ten的选取方式与训练样本集Trn的选取方式相同。
进一步，步骤S2中建立SVR预测模型的过程为：
SVR通过目标函数最小化来确定回归函数：
Figure GDA0004108435720000023
f(xi)-yi≤ε+ξi
s.t.yi-f(xi)≤ε+ξi
Figure GDA0004108435720000024
式中：w为权重矢量，w∈Rn；f(xi)为SVR预测输出值，yi为SVR目标输出值；C是惩罚系数；ξi、
Figure GDA0004108435720000025
为松弛因子；ε为不敏感损失系数。
进一步，在上述的回归函数中引入拉格朗日乘子，将其转化为以下对偶问题的求解：
Figure GDA0004108435720000031
Figure GDA0004108435720000032
式中：K(xi,xj)为核函数，满足Mercer条件；ai和
Figure GDA0004108435720000033
为拉格朗日乘子；求解上式得到最优回归函数为：
Figure GDA0004108435720000034
其中，b为截距项，b∈R。
进一步，步骤S3采用改进引力搜索算法对SVR的参数进行优化，并输入训练样本进行训练的过程为：
S31、参数初始化:
设置算法的种群规模M，粒子维度D，最大迭代次数Tmax，SVR模型需优化的参数包括惩罚系数C和核函数参数σ，则生成算法初始种群：
Figure GDA0004108435720000035
其中，d表示1至D维的第d维，M为种群大小，共M个粒子，粒子维度D＝2，即初始种群也可表示为：Xi＝[Ci,σi]；
S32、设置训练目标函数如下式，即粒子的适应度值函数：
Figure GDA0004108435720000036
式中：pt、
Figure GDA0004108435720000037
分别是实际热点温度和预测热点温度；T为训练样本数；
S33、粒子Xi在解空间第t次迭代过程中：
S331、根据下式计算个体的万有引力惯性质量：
Figure GDA0004108435720000038
Figure GDA0004108435720000039
式中，fiti(t)和Mi(t)分别表示第t次迭代时第i个粒子的适应度值函数和惯性质量，best(t)和worst(t)分别表示在第t次迭代时所有个体中最优适应度值和最差适应度值；
S332、根据下式计算每个个体力的总和：
Figure GDA0004108435720000041
Figure GDA0004108435720000042
式中，
Figure GDA0004108435720000043
为在第t次迭代时，在第d维上，粒子j对粒子i的引力；Fi d(t)为在第t次迭代时，在第d维上，个体i所受合力；Maj和Mpi分别为粒子j的万有引力惯性质量和粒子i的万有引力惯性质量；
Figure GDA0004108435720000044
表示在第t次迭代时，第i个粒子的第d维；
Figure GDA0004108435720000045
表示在第t次迭代时，第j个粒子的第d维；δ为固定值，G(t)为万有引力时间常数，rand为在[0,1]之间的随机数，kbest为一开始适应度值最好的个体的数集；
S333、根据下式计算粒子万有引力加速度：
Figure GDA0004108435720000046
式中，
Figure GDA0004108435720000047
为在第t次迭代时，在第d维上，粒子i的万有引力加速度；
S334、根据下式计算每个粒子的速度和位置：
Figure GDA0004108435720000048
式中，
Figure GDA0004108435720000049
为第t次迭代时，第i个粒子第d维的速度；
这里对上式进行改进，改进后如下：
Figure GDA00041084357200000410
Figure GDA00041084357200000411
式中，wmax和wmin为权重的最大值和最小值；w(t)表示第t次迭代时，粒子的速度更新权重；
所以更新种群中所有粒子的位置如下式：
Figure GDA00041084357200000412
S34、在原始引力搜索算法的基础上加入变异机制，使算法在后期迭代时跳出布局最优，具体实现方式如下：
若rand＜Pt，
Figure GDA0004108435720000051
则执行变异机制：
Figure GDA0004108435720000052
Figure GDA0004108435720000053
式中，k为[0,1]间的递减向量，N(0,1)为均值为0、方差为1的正态分布；
Figure GDA0004108435720000054
表示执行变异机制后的粒子种群；
S35、在原始引力搜索算法的基础上加入自然选择的优胜劣汰机制，具体实现方式如下：即选取种群适应度值排名前10％的粒子替换掉适应度值排名后10％的粒子，提高算法收敛速度；
S36、终止条件判断：
达到系统设定最大迭代次数后，算法搜索停止，算法所输出的最优解值即为最优的SVR参数值；否则，t＝t+1，跳入步骤S33进入下一次迭代。
进一步，核函数K(xi,xj)采用径向基核函数：
K(xi,xj)＝exp(-||xi-xj||2/2σ2)
式中，σ为核函数参数。
进一步，步骤S1中变压器的负荷电流的历史数据从操作人员在以往的变压器中监测得到的负荷电流数据记录中提取。
进一步，步骤S1中变压器的环境温度的历史数据从操作人员在以往的变压器中监测得到的环境温度数据记录中提取。
进一步，步骤S1中变压器的顶层油温的历史数据从操作人员在以往的变压器中监测得到的顶层油温数据记录中提取。
进一步，步骤S1中变压器的实时热点温度的历史数据从操作人员在以往的变压器中监测得到的实时热点温度数据记录中提取。
本发明的有益效果：
本发明的一种基于改进引力搜索算法优化支持向量机的变压器实时热点温度预测方法，首先获取影响变压器实时热点温度的负荷电流、环境温度、顶层油温、实时热点温度历史数据，对所述历史数据进行预处理生成训练样本集和测试样本集；然后选择训练样本集建立支持向量机预测模型；接着采用训练样本对支持向量机进行训练，训练过程中采用改进引力搜索算法对支持向量机的参数进行优化，提高预测模型的预测能力；最后将测试样本输入到训练好的支持向量机中进行预测，得到变压器实时热点温度预测值。该方法有效解决引力搜索算法的局部化最优问题，有效解决了支持向量机参数选择难的问题，增强了支持向量机的预测性能，可应用于变压器相关领域的科学研究和工程应用，可提高变压器实时热点温度预测精度。
附图说明
图1是本发明的流程示意图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。附图中描述位置关系仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制。
实施例1：
如图1所示，一种变压器实时热点温度预测方法，包括以下步骤：
S1、获取变压器的负荷电流、环境温度、顶层油温、实时热点温度的历史数据，对历史数据进行预处理生成训练样本集和测试样本集；
S2、建立SVR预测模型；
S3、采用改进引力搜索算法对SVR的参数进行优化，并输入训练样本进行训练；
S4、将测试样本输入到S3中训练好的SVR中进行预测，得到变压器实时热点温度预测值。
在本实施例中，步骤S1中获取历史数据，且对历史数据进行预处理生成训练样本集和测试样本集的过程为：
变压器的特征参数有：负荷电流、环境温度、顶层油温、实时热点温度，将上述特征参数的历史数据分为训练样本集和测试样本集；
训练样本集Trn中每个样本将预测前两个时刻的负荷电流、环境温度、顶层油温的值作为输入，表示为
Figure GDA0004108435720000071
其中m为预测模型输入个数，这里m＝6，将预测时刻对应的实时热点温度作为输出，表示为
Figure GDA0004108435720000072
l的取值由预测模型输出个数决定，这里l＝1；n为样本集中第n个样本；
测试样本集Ten的选取方式与训练样本集Trn的选取方式相同。
在本实施例中，步骤S2中建立SVR预测模型的过程为：
SVR通过目标函数最小化来确定回归函数：
Figure GDA0004108435720000073
f(xi)-yi≤ε+ξi
s.t.yi-f(xi)≤ε+ξi
Figure GDA0004108435720000074
式中：w为权重矢量，w∈Rn；f(xi)为SVR预测输出值，yi为SVR目标输出值；C是惩罚系数；ξi、
Figure GDA0004108435720000075
为松弛因子；ε为不敏感损失系数。
在上述的回归函数中引入拉格朗日乘子，将其转化为以下对偶问题的求解：
Figure GDA0004108435720000076
Figure GDA0004108435720000077
式中：K(xi,xj)为核函数，满足Mercer条件；ai和
Figure GDA0004108435720000078
为拉格朗日乘子；求解上式得到最优回归函数为：
Figure GDA0004108435720000079
其中，b为截距项，b∈R。
在本实施例中，步骤S3采用改进引力搜索算法对SVR的参数进行优化，并输入训练样本进行训练的过程为：
S31、参数初始化:
设置算法的种群规模M，粒子维度D，最大迭代次数Tmax，SVR模型需优化的参数包括惩罚系数C和核函数参数σ，则生成算法初始种群：
Figure GDA00041084357200000710
其中，d表示1至D维的第d维，M为种群大小，共M个粒子，粒子维度D＝2，即初始种群也可表示为：Xi＝[Ci,σi]；
S32、设置训练目标函数如下式，即粒子的适应度值函数：
Figure GDA0004108435720000081
式中：pt、
Figure GDA0004108435720000082
分别是实际热点温度和预测热点温度；T为训练样本数；
S33、粒子Xi在解空间第t次迭代过程中：
S331、根据下式计算个体的万有引力惯性质量：
Figure GDA0004108435720000083
Figure GDA0004108435720000084
式中，fiti(t)和Mi(t)分别表示第t次迭代时第i个粒子的适应度值函数和惯性质量，best(t)和worst(t)分别表示在第t次迭代时所有个体中最优适应度值和最差适应度值；
S332、根据下式计算每个个体力的总和：
Figure GDA0004108435720000085
Figure GDA0004108435720000086
式中，
Figure GDA0004108435720000087
为在第t次迭代时，在第d维上，粒子j对粒子i的引力；Fi d(t)为在第t次迭代时，在第d维上，个体i所受合力；Maj和Mpi分别为粒子j的万有引力惯性质量和粒子i的万有引力惯性质量；
Figure GDA0004108435720000088
表示在第t次迭代时，第i个粒子的第d维；
Figure GDA0004108435720000089
表示在第t次迭代时，第j个粒子的第d维；δ为固定值，G(t)为万有引力时间常数，rand为在[0,1]之间的随机数，kbest为一开始适应度值最好的个体的数集；
S333、根据下式计算粒子万有引力加速度：
Figure GDA0004108435720000091
式中，
Figure GDA0004108435720000092
为在第t次迭代时，在第d维上，粒子i的万有引力加速度；
S334、根据下式计算每个粒子的速度和位置：
Figure GDA0004108435720000093
式中，
Figure GDA0004108435720000094
为第t次迭代时，第i个粒子第d维的速度；
这里对上式进行改进，改进后如下：
Figure GDA0004108435720000095
Figure GDA0004108435720000096
式中，wmax和wmin为权重的最大值和最小值；w(t)表示第t次迭代时，粒子的速度更新权重；
所以更新种群中所有粒子的位置如下式：
Figure GDA0004108435720000097
S34、在原始引力搜索算法的基础上加入变异机制，使算法在后期迭代时跳出布局最优，具体实现方式如下：
若rand＜Pt，
Figure GDA0004108435720000098
则执行变异机制：
Figure GDA0004108435720000099
Figure GDA00041084357200000910
式中，k为[0,1]间的递减向量，N(0,1)为均值为0、方差为1的正态分布；
Figure GDA00041084357200000911
表示执行变异机制后的粒子种群；
S35、在原始引力搜索算法的基础上加入自然选择的优胜劣汰机制，具体实现方式如下：即选取种群适应度值排名前10％的粒子替换掉适应度值排名后10％的粒子，提高算法收敛速度；
S36、终止条件判断：
达到系统设定最大迭代次数后，算法搜索停止，算法所输出的最优解值即为最优的SVR参数值；否则，t＝t+1，跳入步骤S33进入下一次迭代。
在本实施例中，核函数K(xi,xj)采用径向基核函数：
K(xi,xj)＝exp(-||xi-xj||2/2σ2)
式中，σ为核函数参数。
在本实施例中，步骤S1中变压器的负荷电流的历史数据从操作人员在以往的变压器中监测得到的负荷电流数据记录中提取。
在本实施例中，步骤S1中变压器的环境温度的历史数据从操作人员在以往的变压器中监测得到的环境温度数据记录中提取。
在本实施例中，步骤S1中变压器的顶层油温的历史数据从操作人员在以往的变压器中监测得到的顶层油温数据记录中提取。
在本实施例中，步骤S1中变压器的实时热点温度的历史数据从操作人员在以往的变压器中监测得到的实时热点温度数据记录中提取。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种变压器实时热点温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取变压器的负荷电流、环境温度、顶层油温、实时热点温度的历史数据，对历史数据进行预处理生成训练样本集和测试样本集；
S2、建立SVR预测模型；
S3、采用改进引力搜索算法对SVR的参数进行优化，并输入训练样本进行训练；
S4、将测试样本输入到S3中训练好的SVR中进行预测，得到变压器实时热点温度预测值；
步骤S1中获取历史数据，且对历史数据进行预处理生成训练样本集和测试样本集的过程为：
变压器的特征参数有：负荷电流、环境温度、顶层油温、实时热点温度，将上述特征参数的历史数据分为训练样本集和测试样本集；
训练样本集Trn中每个样本将预测前两个时刻的负荷电流、环境温度、顶层油温的值作为输入，表示为
Figure FDA0004108435710000011
其中m为预测模型输入个数，这里m＝6，将预测时刻对应的实时热点温度作为输出，表示为
Figure FDA0004108435710000012
l的取值由预测模型输出个数决定，这里l＝1；n为样本集中第n个样本；
测试样本集Ten的选取方式与训练样本集Trn的选取方式相同；
步骤S2中建立SVR预测模型的过程为：
SVR通过目标函数最小化来确定回归函数：
Figure FDA0004108435710000013
f(xi)-yi≤ε+ξi
s.t.yi-f(xi)≤ε+ξi
ξi,
Figure FDA0004108435710000014
式中：w为权重矢量，w∈Rn；f(xi)为SVR预测输出值，yi为SVR目标输出值；C是惩罚系数；ξi、
Figure FDA0004108435710000015
为松弛因子；ε为不敏感损失系数；在所述回归函数中引入拉格朗日乘子，将其转化为以下对偶问题的求解：
Figure FDA0004108435710000021
Figure FDA0004108435710000022
且
Figure FDA0004108435710000023
式中：K(xi,xj)为核函数，满足Mercer条件；ai和ai *为拉格朗日乘子；求解上式得到最优回归函数为：
Figure FDA0004108435710000024
其中，b为截距项，b∈R；
步骤S3采用改进引力搜索算法对SVR的参数进行优化，并输入训练样本进行训练的过程为：
S31、参数初始化：
设置算法的种群规模M，粒子维度D，最大迭代次数Tmax，SVR模型需优化的参数包括惩罚系数C和核函数参数σ，则生成算法初始种群：
Figure FDA0004108435710000025
其中，d表示1至D维的第d维，M为种群大小，共M个粒子，粒子维度D＝2，即初始种群表示为：Xi＝[Ci,σi]；
S32、设置训练目标函数如下式，即粒子的适应度值函数：
Figure FDA0004108435710000026
式中：pt、
Figure FDA0004108435710000027
分别是实际热点温度和预测热点温度；T为训练样本数；
S33、粒子Xi在解空间第t次迭代过程中：
S331、根据下式计算个体的万有引力惯性质量：
Figure FDA0004108435710000028
Figure FDA0004108435710000029
式中，fiti(t)和Mi(t)分别表示第t次迭代时第i个粒子的适应度值函数和惯性质量，best(t)和worst(t)分别表示在第t次迭代时所有个体中最优适应度值和最差适应度值；
S332、根据下式计算每个个体力的总和：
Figure FDA0004108435710000031
Figure FDA0004108435710000032
式中，
Figure FDA0004108435710000033
为在第t次迭代时，在第d维上，粒子j对粒子i的引力；Fi d(t)为在第t次迭代时，在第d维上，个体i所受合力；Maj和Mpi分别为粒子j的万有引力惯性质量和粒子i的万有引力惯性质量；
Figure FDA0004108435710000034
表示在第t次迭代时，第i个粒子的第d维；
Figure FDA0004108435710000035
表示在第t次迭代时，第j个粒子的第d维；δ为固定值，G(t)为万有引力时间常数，rand为在[0,1]之间的随机数，kbest为一开始适应度值最好的个体的数集；
S333、根据下式计算粒子万有引力加速度：
Figure FDA0004108435710000036
式中，
Figure FDA0004108435710000037
为在第t次迭代时，在第d维上，粒子i的万有引力加速度；
S334、根据下式计算每个粒子的速度和位置：
Figure FDA0004108435710000038
式中，
Figure FDA0004108435710000039
为第t次迭代时，第i个粒子第d维的速度；
这里对上式进行改进，改进后如下：
Figure FDA00041084357100000310
Figure FDA00041084357100000311
式中，wmax和wmin为权重的最大值和最小值；w(t)表示第t次迭代时，粒子的速度更新权重；
所以更新种群中所有粒子的位置如下式：
Figure FDA00041084357100000312
S34、在原始引力搜索算法的基础上加入变异机制，使算法在后期迭代时跳出布局最优，具体实现方式如下：
若rand＜Pt，
Figure FDA00041084357100000313
则执行变异机制：
Figure FDA00041084357100000314
Figure FDA0004108435710000041
式中，k为[0,1]间的递减向量，N(0,1)为均值为0、方差为1的正态分布；
Figure FDA0004108435710000042
表示执行变异机制后的粒子种群；
S35、在原始引力搜索算法的基础上加入自然选择的优胜劣汰机制，具体实现方式如下：即选取种群适应度值排名前10％的粒子替换掉适应度值排名后10％的粒子，提高算法收敛速度；
S36、终止条件判断：
达到系统设定最大迭代次数后，算法搜索停止，算法所输出的最优解值即为最优的SVR参数值；否则，t＝t+1，跳入步骤S33进入下一次迭代。
2.根据权利要求1所述的一种变压器实时热点温度预测方法，其特征在于，核函数K(xi,xj)采用径向基核函数：
K(xi,xj)＝exp(-xi-xj 2/2σ2)
式中，σ为核函数参数。
3.根据权利要求1所述的一种变压器实时热点温度预测方法，其特征在于，步骤S1中变压器的负荷电流的历史数据从操作人员在以往的变压器中监测得到的负荷电流数据记录中提取。
4.根据权利要求1所述的一种变压器实时热点温度预测方法，其特征在于，步骤S1中变压器的环境温度的历史数据从操作人员在以往的变压器中监测得到的环境温度数据记录中提取。
5.根据权利要求1所述的一种变压器实时热点温度预测方法，其特征在于，步骤S1中变压器的顶层油温的历史数据从操作人员在以往的变压器中监测得到的顶层油温数据记录中提取。
6.根据权利要求1所述的一种变压器实时热点温度预测方法，其特征在于，步骤S1中变压器的实时热点温度的历史数据从操作人员在以往的变压器中监测得到的实时热点温度数据记录中提取。
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Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111259574B (zh) * 2020-05-06 2020-08-04 广东电网有限责任公司佛山供电局 一种基于简易温升模型的变压器油温预测方法
CN111666711B (zh) * 2020-05-12 2022-05-13 杭州安脉盛智能技术有限公司 一种基于多维信息的变压器顶层油温异常监测方法
CN111947795B (zh) * 2020-08-18 2022-07-12 广东电网有限责任公司广州供电局 一种变压器过热预警方法
CN116457805A (zh) * 2021-01-19 2023-07-18 Abb瑞士股份有限公司 用于训练用于预测用于开关设备中发热元件温升的模型的方法和装置
CN112861337B (zh) * 2021-02-01 2024-04-30 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 一种碳纤维发热线加热后的表面温度预测方法
CN113514094A (zh) * 2021-03-02 2021-10-19 国网陕西省电力公司信息通信公司 一种基于机器学习的电力监测与预警系统
CN113343375B (zh) * 2021-04-30 2022-07-15 成都飞机工业（集团）有限责任公司 一种热压罐成型固化热分布预测方法
CN113704968A (zh) * 2021-07-23 2021-11-26 广东电网有限责任公司广州供电局 一种油浸式配电变压器绝缘老化评估的方法和装置
CN113657677B (zh) * 2021-08-20 2024-02-27 济南大学 一种基于变权组合模型的变压器油温预测方法及系统
CN113552438B (zh) * 2021-08-24 2024-04-05 国网山东省电力公司威海供电公司 一种变压器负载能力的预测方法
CN113945818A (zh) * 2021-10-26 2022-01-18 电子科技大学 一种mosfet寿命预测方法
CN114928478A (zh) * 2022-05-10 2022-08-19 罗嗣扬 基于核心算法、机器学习和云计算的网络安全检测系统
CN116594446B (zh) * 2023-07-19 2023-10-17 广州豪特节能环保科技股份有限公司 一种大数据中心温控方法及系统

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103473480A (zh) * 2013-10-08 2013-12-25 武汉大学 基于改进万有引力支持向量机的在线监测数据校正方法
CN104614179A (zh) * 2015-01-28 2015-05-13 中国大唐集团新能源股份有限公司 一种风电机组齿轮箱状态监测方法
CN105182161A (zh) * 2015-09-23 2015-12-23 国网山东莒县供电公司 一种变压器监测系统和方法
CN106503850A (zh) * 2016-11-01 2017-03-15 上海电机学院 一种用于风电功率预测的svm预测模型
CN106844972A (zh) * 2017-01-22 2017-06-13 上海电力学院 基于pso‑svr的变压器绕组温度软测量方法
CN106952183A (zh) * 2017-04-24 2017-07-14 武汉大学 一种基于粒子群优化最小二乘支持向量机的短期负荷预测方法
CN107657287A (zh) * 2017-10-26 2018-02-02 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 一种变压器油酸值多频超声波测试回归预测方法
CN107895205A (zh) * 2017-11-07 2018-04-10 武汉大学 基于粒子群‑支持向量回归的gis触头热点温度预测方法
CN109828860A (zh) * 2019-02-01 2019-05-31 重庆科技学院 一种基于gsa优化svm的故障诊断方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019028179A1 (en) * 2017-08-02 2019-02-07 Zestfinance, Inc. SYSTEMS AND METHODS FOR PROVIDING DISAPPEARED IMPACT INFORMATION OF AUTOMATIC LEARNING MODEL

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103473480A (zh) * 2013-10-08 2013-12-25 武汉大学 基于改进万有引力支持向量机的在线监测数据校正方法
CN104614179A (zh) * 2015-01-28 2015-05-13 中国大唐集团新能源股份有限公司 一种风电机组齿轮箱状态监测方法
CN105182161A (zh) * 2015-09-23 2015-12-23 国网山东莒县供电公司 一种变压器监测系统和方法
CN106503850A (zh) * 2016-11-01 2017-03-15 上海电机学院 一种用于风电功率预测的svm预测模型
CN106844972A (zh) * 2017-01-22 2017-06-13 上海电力学院 基于pso‑svr的变压器绕组温度软测量方法
CN106952183A (zh) * 2017-04-24 2017-07-14 武汉大学 一种基于粒子群优化最小二乘支持向量机的短期负荷预测方法
CN107657287A (zh) * 2017-10-26 2018-02-02 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 一种变压器油酸值多频超声波测试回归预测方法
CN107895205A (zh) * 2017-11-07 2018-04-10 武汉大学 基于粒子群‑支持向量回归的gis触头热点温度预测方法
CN109828860A (zh) * 2019-02-01 2019-05-31 重庆科技学院 一种基于gsa优化svm的故障诊断方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
梅恒荣.基于群智能算法优化的支持向量机模拟电路故障诊断.《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑(月刊)》.2019,(第1期),第I140-463页. *

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