基于混合模态分解和LSTM-CNN的变压器油中溶解气体浓度预测

对油中溶解气体浓度进行预测,可提前掌握变压器运行趋势。提出一种基于混合模态分解和LSTMCNN(long short-term memory network-convolution network)网络的预测方法,实现精准的气体浓度预测。首先,为消除分解中模态混叠和残余白噪声的影响,对气体序列进行ICEEMDAN分解,以削弱序列的非平稳性;然后,使用VMD对聚合重构后的高频分量进行二次分解,降低高频分量的复杂度;最后,为了增强模型对序列时间特征和空间特征的拟合,采用结合时间注意力机制的LSTM-CNN网络对分解分量分别进行预测并重构气体浓度数据。算例验证表明,所提出的模型相比其他模型具有更强的预测性能,为后续故障预测提供有力支撑。