【摘 要】
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针对变压器表面振动基频幅值的预测问题,提出一种基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)优化LSTM的混合预测模型(ABC-LSTM)。首先,在考虑变压器振动机理及其影响因素的基础上,选择运行电压、负载电流和油温作为输入、振动基频幅值作为输出构建LSTM模型;其次,采用ABC算法对LSTM的学习率、批处理数量、隐藏层神经元数目这三个直接决定其预测性能的超参数进行优化;最后,根据优化结果建立ABC-LSTM预测模型并通过某台变压器实测数据进行测试。结果表明,相比于LSTM和GRN
【机 构】
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华北电力大学电子与通信工程系,华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室
【基金项目】
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国网四川省电力公司科技项目(521908160001)。
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针对变压器表面振动基频幅值的预测问题,提出一种基于人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)优化LSTM的混合预测模型(ABC-LSTM)。首先,在考虑变压器振动机理及其影响因素的基础上,选择运行电压、负载电流和油温作为输入、振动基频幅值作为输出构建LSTM模型;其次,采用ABC算法对LSTM的学习率、批处理数量、隐藏层神经元数目这三个直接决定其预测性能的超参数进行优化;最后,根据优化结果建立ABC-LSTM预测模型并通过某台变压器实测数据进行测试。结果表明,相比于LSTM和GRN
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