BI-GRU优化的Seq2Seq网络在变压器油溶解气体预测中的应用

"基于BI-GRU改进的Seq2Seq网络的变压器油中溶解气体浓度预测方法" 本文提出了一种利用双向门控循环单元（BI-GRU）改进的Seq2Seq网络模型来预测变压器油中溶解气体浓度的方法。门控循环单元（GRU）是一种在循环神经网络（RNN）基础上发展出的结构，它解决了传统RNN长期依赖问题，通过门控机制更好地学习和捕获时间序列数据中的动态变化。在本文中，作者不仅采用了GRU，还构建了双向版本（BI-GRU），这意味着信息可以从过去和未来两个方向流动，从而更好地理解序列的上下文信息。 Seq2Seq（Sequence to Sequence）模型是一种用于处理序列到序列转换任务的深度学习架构，通常由编码器和解码器两部分组成。编码器负责将输入序列压缩成固定长度的向量，解码器则根据这个向量生成目标序列。在本文的预测模型中，Seq2Seq网络用于捕捉时间序列中的依赖关系，为预测提供上下文信息。 为了进一步提高预测精度，作者引入了注意力机制。注意力机制允许模型在生成每个预测值时，动态地“关注”输入序列中与当前预测最相关的部分，而不是简单地依赖整个编码后的向量。这有助于模型聚焦于关键的时间点，提高长时间序列预测的准确性。 此外，Scheduled Sampling算法也被采用。这种策略在训练过程中随机地在真实输出和模型预测之间切换，使得模型在预测时既能依赖于真实历史数据，又能逐渐学会独立生成序列，防止过拟合并提升泛化能力。 实验结果表明，与基于简单GRU模型和Seq2Seq模型的传统方法相比，提出的BI-GRU改进方法在预测变压器正常运行状态下的气体浓度时，误差更低，预测趋势更接近实际值。在异常运行状态下的预测中，相比于长短期记忆（LSTM）网络，该方法的平均相对误差和最大相对误差分别下降了0.73%和2.31%，显示出更高的预测精度。 关键词涉及电力变压器的监测，油中溶解气体的分析，以及深度学习技术在故障诊断和预防中的应用。这种方法对于评估电力变压器的运行状态，提前预测可能的故障，从而采取预防性维护措施具有重要意义，对于保障电网的稳定运行至关重要。