基于LSTM网络与马尔科夫链修正误差的变压器运行预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201911127018.7
IPC分类号：G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04
申请日期：
2019-11-18
申请人：
苏文电能科技股份有限公司

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著录项信息

专利名称	基于LSTM网络与马尔科夫链修正误差的变压器运行预测方法
申请号	CN201911127018.7	申请日期	2019-11-18
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-03-10	公开/公告号	CN110874616A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;Q;1;0;/;0;4查看分类表>
申请人	苏文电能科技股份有限公司	申请人地址	江苏省常州市武进经济开发区长帆路3号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	苏文电能科技股份有限公司	当前权利人	苏文电能科技股份有限公司
发明人	郭晓昌
代理机构	常州市英诺创信专利代理事务所（普通合伙）	代理人	于桂贤

摘要

本发明提供一种基于LSTM网络与马尔科夫链修正误差的变压器运行预测方法，该方法包括以下步骤：1)采集电力系统环境的原始数据，选取训练集和测试集。2)对油中溶解气体体积分数利用三角形和半梯形组合的隶属度函数得到对应于不同状态的分布函数。3)将训练集中运行工况、检修记录和油中气体的体积分数作为LSTM网络输入参数4)采用反向传播算法的训练方法对LSTM网络模型进行训练，获取预测模型参数。5)利用LSTM预测模型参数对测试集中变压器进行状态预测。6)根据马尔科夫状态转移矩阵计算下一时刻的残差值所有可能落入的区间中值，进而计算对应区间内的预测修正值。

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