%0 Journal Article
%T 应用新型多方法组合预测模型估计变压器油中溶解气体浓度
%A 杨廷方
%A 刘沛
%A 李浙
%A 曾祥君
%J 中国电机工程学报
%P 108-113
%D 2008
%X 为提高变压器故障的预测能力，提出了采用最优加权组合预测模型，将灰色理论、BP神经网络、遗传算法和卡尔曼预测算法这4种单项预测算法综合起来，对油中溶解气体的浓度及发展趋势进行精确预测。首先对根据各种单项预测方法的误差，按照预测误差平方和最小的原则计算各自的权系数，然后加权建立综合组合预测模型，并最终求解出变压器油中溶解气体的浓度。组合预测法能很好地综合各种单项预测方法的优势，更大限度地作出正确的预测。预测实例分析也证明了组合预测方法的可靠性和有效性。该方法不仅可以有效降低单项预测算法的预测误差，提高预测模型的预报能力，同时还为电力系统中其它领域的预测提供了新的思路。
%K 灰色理论
%K BP神经网络
%K 遗传算法
%K 卡尔曼预测
%K 油中溶解气体
%K 浓度预测
%U http://www.pcsee.org/CN/abstract/abstract20328.shtml