面向變壓器油色譜趨勢預測的深度遞歸信念網(wǎng)絡(luò )
摘要：油色譜數據及其變化趨勢是評估變壓器健康狀態(tài)的重要依據?，F有研究表明,深度信念網(wǎng)絡(luò )(deep belief network,DBN)在油色譜數據預測領(lǐng)域已取得一定成果,為變壓器的運行維護提供了參考。但在實(shí)際應用過(guò)程中,仍存在因網(wǎng)絡(luò )結構限制導致油色譜時(shí)域相關(guān)性表述不充分的情況,其預測結果呈現顯著(zhù)的"時(shí)移"誤差,從而使得基于該方法的設備狀態(tài)預測結果與實(shí)際不符。針對此問(wèn)題,提出了一種面向油色譜預測的深度遞歸信念網(wǎng)絡(luò )算法(deepre current belief network,DRBN),該算法構建了具有時(shí)序關(guān)聯(lián)特征的深度網(wǎng)絡(luò )結構,使預測結果呈現的"時(shí)移"誤差得以消除,更新了誤差的迭代修正過(guò)程,使誤差在網(wǎng)絡(luò )層間和層內得以同時(shí)流動(dòng),從而提升了預測準確率。測試結果表明,文中所提出的方法可以有效克服"時(shí)移"誤差,其預測準確率可達95.16%以上,為變壓器的狀態(tài)預測和故障預判提供了依據。
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