应用新型多方法组合预测模型估计变压器油中溶解气体浓度

为提高变压器故障的预测能力,提出了采用最优加权组合预测模型,将灰色理论、BP神经网络、遗传算法和卡尔曼预测算法这4种单项预测算法综合起来,对油中溶解气体的浓度及发展趋势进行精确预测。首先对根据各种单项预测方法的误差,按照预测误差平方和最小的原则计算各自的权系数,然后加权建立综合组合预测模型,并最终求解出变压器油中溶解气体的浓度。组合预测法能很好地综合各种单项预测方法的优势,更大限度地作出正确的预测。预测实例分析也证明了组合预测方法的可靠性和有效性。该方法不仅可以有效降低单项预测算法的预测误差,提高预测模型的预报能力,同时还为电力系统中其它领域的预测提供了新的思路。