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對油中溶解氣體濃度發(fā)展趨勢進行預測，可為變壓器狀態(tài)評估提供重要依據(jù)。提出一種基于深度信念網(wǎng)絡的變壓器油中溶解氣體濃度預測模型。該模型以7種特征氣體濃度、環(huán)境溫度、變壓器油溫為可視輸入，通過對基于受限玻爾茲曼機的多隱層機器學習模型訓練，可自動提取氣體濃度自身發(fā)展規(guī)律，逐層激活各氣體組分之間及溫度對氣體濃度影響的強相關性，抑制、弱化無關和冗余信息。該模型具有較高預測精度，克服了傳統(tǒng)單一變量預測方法穩(wěn)定性差的問題，同時避免了人工干預過程。通過算例分析，驗證了該方法的有效性。
變壓器
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