KTA-SVM的变压器油中溶解气体浓度预测

发布时间：2018-04-13 02:09

  本文选题：变压器油 + 油中溶解气体　； 参考：《控制工程》2017年11期

【摘要】：针对变压器油中溶解气体浓度预测中存在的变量取值范围影响预测精度问题,提出了基于核目标度量规则(Kernel Target Alignment,KTA)和支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的油中溶解气体浓度预测方法。在分析油中溶解气体产生机理的基础上选取输入变量,采用KTA对输入变量进行尺度缩放来避免变量的取值范围影响SVM泛化性能问题,利用交叉验证法选择SVM的参数,建立油中溶解气体浓度的KTA-SVM预测模型。将所提出的方法与SVM和灰色模型进行比较,均方根误差分别为0.156 8、0.179 1、0.220 5,实验结果表明了所提出的方法具有较优的预测精度和泛化性能。
[Abstract]:Aiming at the problem that the range of variables in the prediction of dissolved gas concentration in transformer oil affects the prediction accuracy, a prediction method of dissolved gas concentration in transformer oil based on Kernel Target alignment (KTA) and support Vector machines (SVM) is proposed.On the basis of analyzing the mechanism of dissolved gas production in oil, the input variables are selected, and the input variables are scaled by KTA to avoid the problem that the range of variables affects the generalization performance of SVM, and the parameters of SVM are selected by cross-validation method.The KTA-SVM prediction model of dissolved gas concentration in oil was established.Compared with SVM and grey model, the root mean square error of the proposed method is 0.156 / 0.1791 / 0.2205.The experimental results show that the proposed method has better prediction accuracy and generalization performance.
【作者单位】： 宜春学院物理科学与工程技术学院;江西工程学院电子信息工程学院;宜春学院生命科学与资源环境学院;
【基金】：国家自然科学基金(51366013) 江西省教育厅科技项目(GJJ161015)
【分类号】：TM41;TP18

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