PSO-LSTM模型在变压器油溶解气体预测中的应用

"这篇论文提出了一种基于粒子群优化算法（PSO）和长短期记忆网络（LSTM）的变压器油中溶解气体浓度预测方法，旨在提高电力变压器故障诊断和状态评估的准确性。该方法首先将7种特征气体浓度序列作为输入，然后利用PSO优化LSTM的超参数，最后构建的PSO-LSTM模型能够更精确地预测气体浓度，从而增强电力变压器的安全稳定运行保障。该研究发表在《电网技术》杂志上，遵循严格的出版规定，并在网络首发平台上正式发布。" 本文的研究重点在于开发一个预测电力变压器故障的有效工具，这主要通过分析变压器油中溶解的气体浓度来实现。变压器油是监测变压器健康状况的重要介质，因为油中溶解的气体浓度可以反映出变压器内部的异常情况。7种特征气体（通常包括氢气、甲烷、乙烯、乙烷、一氧化碳、二氧化碳和乙炔）的浓度变化是故障诊断的关键指标。 PSO（粒子群优化算法）是一种全局优化算法，常用于寻找复杂函数的最佳解。在本研究中，它被用来优化LSTM（长短期记忆网络）的超参数。LSTM是一种特殊的循环神经网络，特别适合处理时间序列数据，因为它能记住长期依赖关系。通过PSO优化LSTM，可以避免手动选择超参数导致的预测精度问题，从而提高模型的预测性能。 论文中提到的PSO-LSTM模型经过实例验证，显示出比传统预测算法更高的预测精度，能更准确地追踪溶解气体浓度的变化趋势。这一成果对于预防性维护和实时监控电力变压器的状态有着重要意义，有助于提前发现潜在故障，减少因变压器故障引起的电力系统中断，从而确保电网的稳定运行。 此外，该论文在网络首发时，遵循了《出版管理条例》和《期刊出版管理规定》，保证了学术成果的原创性、科学性和先进性。网络首发的论文被视为正式出版，增强了研究成果的及时性和影响力。 这篇研究提供了一种创新的预测方法，结合了优化算法和深度学习技术，对于电力行业的故障预测和状态评估具有重要实践价值。