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申请/专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司

摘要：本发明公开了一种变压器顶层油温实时预测方法、介质及系统，方法包括：S1：获取试验变压器的历史顶层油温数据与同一时刻的电气数据和气象数据，并分为训练集和测试集；S2：将气象数据中的非数字化属性转换为数字化属性；S3：按气象数据属性为训练集添加日期分类标签；S4：再对数据添加小时段分类标签；S5：将具有相同以上两标签的数据归为一组，选取最佳的对小时段所分类数；S6：将具有相同的日期分类标签和小时段分类标签的数据分为同一组，并对每组数据拟合建模；S7：为测试集添加日期分类标签；S8：对测试集添加小时段分类标签；S9：将测试集输入到相应模型中，输出顶层油温测量值。本发明具有成本低、预测精度高等优点。

主权项：1.一种变压器顶层油温实时预测方法，其特征在于，包括步骤：步骤S1：获取选定地区的选定试验变压器的历史顶层油温数据，以及与历史顶层油温数据同一时刻的电气数据与每日气象数据，并划分为训练集数据和测试集数据；步骤S2：对所有数据中采集的气象数据中的非数字化属性部分进行打分与赋值，将非数字化气象数据非数字化属性转换为数字化属性；步骤S3：按气象数据属性，利用K-means聚类算法对训练集数据按日期进行分类，取Calinski-HarabazIndex值最高的簇数为日期最佳聚类数，并保存K-means聚类算法中每一簇的聚类中心，并按最佳聚类数按日期对数据进行分类，为数据添加日期分类标签；步骤S4：结合步骤S3中已确定的日期分类数据与添加日期分类标签的数据，再对数据按所属一天当中的小时段进行分类，在已按日期分类的基础上，对数据按所处小时段进行再分类，为数据添加小时段分类标签；步骤S5：结合步骤S3与步骤S4为已添加的日期分类标签和小时段分类标签，将具有相同以上两标签的数据归为一组，利用NLSF法对每组数据进行拟合建模，比较拟合模型计算值与真实值之间的误差，根据误差选取最佳的对小时段所分类数；步骤S6：将具有相同的日期分类标签和小时段分类标签的数据分为同一组，并分别利用NLSF法对每组数据进行拟合建模，将所得到的各组模型进行储存，该模型的输入是电气数据，输出为同一时刻的顶层油温数据；步骤S7：结合步骤S1与步骤S2测试集中数据的已数字化的气象数据属性与步骤S3中经过K-means聚类算法分类后的每一簇的聚类中心，计算测试集气象数据与各聚类中心的欧式距离，距离最小者为该测试集数据的日期分类，重复此步骤，为测试集所有数据添加日期标签；步骤S8：结合步骤S5中所得到的最佳的对小时段所分类数与步骤S6中的分组结果，对测试集数据添加小时段分类标签；步骤S9：结合步骤S6按组别拟合好的模型与步骤S7中已分组的测试集数据，按日期分类标签与小时段分类标签将测试集数据归入步骤S6中的分组，将测试集数据输入到相应组别中的模型中，输出测试集数据的顶层油温预测值。

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