基于CEEMDAN和TCN的变压器油中溶解气体含量预测

准确预测油中溶解气体含量的变化趋势,对变压器的状态评价和寿命评估有着积极的作用.为了提高油中溶解气体预测的准确性,文中提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)和时间卷积网络(time convolution network,TCN)的油中溶解气体预测方法.首先,通过CEEMDAN方法将油中溶解气体含量的原始序列分解为多个本征模态分量,并将其中的稳定分量与非稳定分量分离;其次,对本征模态分量分别建立TCN并预测未来趋势变化;最后,叠加TCN对各个本征模态分量的预测结果,重构得到原始序列的预测结果.实例分析表明,该预测方法的均方根误差、平均绝对误差、最大误差分别为1.01μL/L、1.53 μL/L、5.54 μL/L,相较于未采用CEEMDAN算法时分别减小了 53.47％、41.18％、13.36％;在使用CEEMDAN的情况下,对比常用的递归神经网络,3种误差均最小.且对比现有油中溶解气体预测方法,文中提出的油中溶解气体预测方法具有更高的预测精度,可以为制定状态检修策略提供更有效的支撑.