基于GRNN和KPCA组合模型的变压器油中气体体积分数短期预测OA北大核心CSCDCSTPCD
Short-term Prediction of Gases Dissolved in Transformer Oil Based on GRNN and KPCA Model
电力变压器作为输变电系统的主要核心设备,保证其能够健康稳定的运行具有重要意义,由于收集到的电力变压器的状态信息比较多,这些数据可以从各个方面反映变压器的运行状态,利用这些信息对变压器运行状态进行预测具有重要的研究意义,设备的状态监测参量是一个复杂的数据序列,通过预测方法来对参量未来的变化趋势进行预测,能够更好的掌握变压器的运行状态变化,传统方法的输入信息通常是单一或者少数几维来拟合未来的变化趋势,存在输入特征信息量不足且不同信息维度之间存在耦合的…查看全部>>
苏磊;陈璐;徐鹏;林峻;盛戈皞;江秀臣
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油中溶解气体核主元分析体果蝇优化算法广义神经网络参数预测
《高压电器》 2021 (1)
82-88,7
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