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申请/专利权人：江苏理工学院
摘要：本发明涉及时序数据预测技术领域，具体为一种基于预测模型的变压器时序数据智能监管系统及方法，本发明通过采集变压器工作时的运行参数，得到运行参数的变化周期，对变压器油按照变化周期为时间间隔进行抽取检测，对变压器油中溶解气体的气体浓度建立时序预测模型，对时序预测模型进行测试，得到平均绝对百分比误差，根据平均绝对百分比误差分析，得到最优的抽取检测间隔时间，将变压器油按照最优的抽取检测间隔时间进行抽取检测，建立各种溶解气体浓度时序预测模型，对变压器进行预测监管。找到最优的抽取检测间隔时间，首先保证精确的预测，其次避免数据采集过多，造成资源浪费。
主权项：1.一种基于预测模型的变压器时序数据智能监管方法，其特征在于，方法包括：步骤S100：通过检测装置对变压器工作时的运行参数进行采集，通过对所述运行参数的数值集进行分析，得到所述运行参数的变化周期；步骤S200：对变压器油按照变压器工作时的运行参数的变化周期为时间间隔进行抽取检测，得到变压器油中溶解气体的气体浓度集；步骤S300：对以各种运行参数的变化周期为时间间隔进行抽取检测得到溶解气体的气体浓度集，进行EMD经验模态分解，将分解结果输入到RNN循环网络模型，建立以各种运行参数的变化周期为时间间隔进行抽取检测得到的溶解气体的气体浓度的时序预测模型，对所述时序预测模型进行测试，得到所述时序预测模型的平均绝对百分比误差；步骤S400：将平均绝对百分比误差进行排序，分析得到最优的抽取检测间隔时间，将变压器油按照最优的抽取检测间隔时间进行抽取检测，对各种溶解气体的气体浓度建立时序预测模型，预测值超出阈值发出警报。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏理工学院 一种基于预测模型的变压器时序数据智能监管系统及方法
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