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基于ICEEMDAN和时变权重集成预测模型的变压器油中溶解气体含量预测
1
作者
马宏忠
肖雨松
+3 位作者
孙永腾
李勇
朱雷
许洪华
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期210-220,共11页
为了实现对变压器油中溶解气体体积分数的精确预测,同时克服仅使用单一预测模型导致预测精度及泛化能力不足的局限,提出了一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMD...
为了实现对变压器油中溶解气体体积分数的精确预测,同时克服仅使用单一预测模型导致预测精度及泛化能力不足的局限,提出了一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMDAN)和灰色关联系数时变权重集成预测模型的变压器油中溶解气体预测方法。首先将溶解气体含量序列模态分解为一系列具有不同时间尺度的子序列。然后,使用门控循环神经网络和麻雀搜索算法优化支持向量机对各子序列进行训练,组合为一个集成预测模型;并比较不同预测方法的预测精度,计算灰色关联系数时变权重,形成各子系列的预测结果。最后将各子序列的预测结果叠加重构,得到最终预测结果。算例分析结果显示:该方法单步预测的均方根误差、平均绝对误差和相关系数分别为0.593、0.422和0.768,相比其他算法在预测精度上有明显提升,同时具有很强的泛化性能,可以为油浸式变压器内部状态监测提供依据。
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关键词
油中溶解气体
ICEEMDAN
麻雀搜索算法
支持向量机
门控循环神经网络
时变权重
集成模型
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职称材料
题名
基于ICEEMDAN和时变权重集成预测模型的变压器油中溶解气体含量预测
1
作者
马宏忠
肖雨松
孙永腾
李勇
朱雷
许洪华
机构
河海大学能源与电气学院
国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期210-220,共11页
基金
国网江苏省电力有限公司重点科技项目(J2022047)。
文摘
为了实现对变压器油中溶解气体体积分数的精确预测,同时克服仅使用单一预测模型导致预测精度及泛化能力不足的局限,提出了一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMDAN)和灰色关联系数时变权重集成预测模型的变压器油中溶解气体预测方法。首先将溶解气体含量序列模态分解为一系列具有不同时间尺度的子序列。然后,使用门控循环神经网络和麻雀搜索算法优化支持向量机对各子序列进行训练,组合为一个集成预测模型;并比较不同预测方法的预测精度,计算灰色关联系数时变权重,形成各子系列的预测结果。最后将各子序列的预测结果叠加重构,得到最终预测结果。算例分析结果显示:该方法单步预测的均方根误差、平均绝对误差和相关系数分别为0.593、0.422和0.768,相比其他算法在预测精度上有明显提升,同时具有很强的泛化性能,可以为油浸式变压器内部状态监测提供依据。
关键词
油中溶解气体
ICEEMDAN
麻雀搜索算法
支持向量机
门控循环神经网络
时变权重
集成模型
Keywords
dissolved gas in oil
ICEEMDAN
sparrow search algorithm
support vector machine
gated recurrent unit
time-varying weight
integrated model
分类号
TM411 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ICEEMDAN和时变权重集成预测模型的变压器油中溶解气体含量预测
马宏忠
肖雨松
孙永腾
李勇
朱雷
许洪华
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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