基于SSA-BiGRU-Attention模型的变压器油中溶解气体含量预测

油中溶解气体含量的准确预测对变压器的安全稳定运行具有重要意义。为了克服传统预测方法只考虑油中溶解气体含量的一类变量，依靠经验作为模型参数的局限性，提出了一种考虑多因素的变压器油中溶解气体含量自适应预测方法。首先，采集油中溶解气体在线监测数据、变压器正常和异常运行时的温度数据（环境、变压器顶油）和环境风速数据，通过注意机制（Attention　Mechanism）计算各数据变量的比重，作为预测模型的输入，然后进行批处理，对学习速率、隐层数和层内神经元数这四个重要参数进行智能迭代和优化，以获得最佳参数值。在此基础上，建立了SSA-bigru注意优化模型，用于预测石油中溶解气体的含量。结果表明，利用本文提出的模型对正常运行条件下的油中溶解气体含量进行预测，预测精度可达98.3%。预测达到注意值的油中溶解气体含量可以更好地预测气体数据的峰值和拐点，预测精度可达86.6%。本文提出的变压器油含气量预测方法可为变压器状态评估和故障预警提供重要的技术支持。