吉林电力
吉林電力
길림전력
JILIN ELECTRIC POWER
2014年
6期
11-14
,共4页
变压器%特征气体%广义回归神经网络(GRNN)%发展趋势预测
變壓器%特徵氣體%廣義迴歸神經網絡(GRNN)%髮展趨勢預測
변압기%특정기체%엄의회귀신경망락(GRNN)%발전추세예측
通过对广义回归神经网络(GRNN)在预测方面的研究,结合变压器特征气体检测的实际情况,建立了一种基于GRNN的变压器油中特征气体发展趋势的预测模型,用于等时间间隔和非等时间间隔采样,预测未来任意时刻变压器油中特征气体值、产气速率以及产气速率超出限定值的时间点,在吉林省多台变压器上应用,证明该方法预测误差均在允许范围之内,可避免设备故障的发生,提升了电网的运行水平.
通過對廣義迴歸神經網絡(GRNN)在預測方麵的研究,結閤變壓器特徵氣體檢測的實際情況,建立瞭一種基于GRNN的變壓器油中特徵氣體髮展趨勢的預測模型,用于等時間間隔和非等時間間隔採樣,預測未來任意時刻變壓器油中特徵氣體值、產氣速率以及產氣速率超齣限定值的時間點,在吉林省多檯變壓器上應用,證明該方法預測誤差均在允許範圍之內,可避免設備故障的髮生,提升瞭電網的運行水平.
통과대엄의회귀신경망락(GRNN)재예측방면적연구,결합변압기특정기체검측적실제정황,건립료일충기우GRNN적변압기유중특정기체발전추세적예측모형,용우등시간간격화비등시간간격채양,예측미래임의시각변압기유중특정기체치、산기속솔이급산기속솔초출한정치적시간점,재길림성다태변압기상응용,증명해방법예측오차균재윤허범위지내,가피면설비고장적발생,제승료전망적운행수평.
