基于极限学习机的变压器热点温度实时预测研究

"基于极限学习机的变压器热点温度实时预测方法研究" 本文主要探讨了油浸式变压器的热点温度预测问题，这对于保障变压器的负载能力、延长其运行寿命以及监控设备健康状况至关重要。研究中，作者采用了三种不同的机器学习方法：BP神经网络、Elman神经网络和极限学习机（ELM），以变压器的负载率、环境温度和顶层油温作为特征变量，对变压器热点温度进行建模和预测。 通过对这三种模型的比较，结果显示极限学习机在拟合度和运算速度上表现出更优的性能。ELM是一种高效的单层前馈神经网络，它的优势在于训练速度快且能够处理大量输入输出映射关系，这使得它在处理实时预测任务时更具优势。 进一步，研究者利用温度、湿度、天气类型等七类历史运行数据，建立了一个基于支持向量回归（SVR）的电力负荷预测模型。这个模型可以预测未来的电力负荷情况，其预测结果被用作ELM模型的输入，形成了一种新的基于极限学习机的实时热点温度预测方法。这种方法考虑了更多的环境因素，提高了预测的准确性。 在实际应用中，研究者选取了一个220 kV的油浸式变压器运行数据作为样本，对提出的预测方法进行了验证。结果显示，预测的热点温度与实际值的误差控制在±1℃以内，证明了该预测方法具有很高的预测精度，适用于实际的电力系统监控和管理。 该研究通过结合支持向量回归和极限学习机的优势，提出了一个有效且快速的变压器热点温度实时预测模型，对于提升电力系统的安全性和效率具有重要意义。这一方法不仅有助于提前预警潜在的过热问题，还能为动态增容决策提供科学依据，从而优化电网的运行和维护。