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基于SSA-BPNN-ARIMA残差校正的变压器套管温度预测
基于SSA-BPNN-ARIMA残差校正的变压器套管温度预测
摘要：
变压器作为电力系统中不可或缺的重要设备之一，其稳定运行对于保障电力供应的可靠性至关重要。变压器套管温度的预测是对变压器运行状态进行监测和评估的关键指标之一。本文提出了一种基于SSA-BPNN-ARIMA残差校正的变压器套管温度预测方法。首先，采用奇异谱分析（SSA）方法对历史温度数据进行分解，得到套管温度的主成分。然后，利用BP神经网络（BPNN）对主成分进行预测。接着，利用ARIMA模型对BPNN预测结果的残差进行建模和预测。最后将ARIMA模型的预测结果与BPNN预测结果进行残差校正，得到最终的套管温度预测结果。实验结果表明，该方法能够有效地提高变压器套管温度的预测精度和准确性。
关键词：变压器套管温度；预测；SSA-BPNN-ARIMA；残差校正
1.引言
变压器作为电力系统中的关键设备之一，承担着对电能的变压和绝缘等重要功能。变压器的运行状态对整个电力系统的安全和稳定运行至关重要。变压器套管温度是变压器运行状态的重要指标之一。过高的套管温度可能导致变压器内部绝缘材料的老化和损坏，甚至引发变压器的运行故障。因此，准确预测变压器套管温度对于保障电力系统的安全运行具有重要意义。
2.相关工作
变压器套管温度的预测方法主要有统计分析方法和机器学习方法。统计分析方法包括传统的时间序列分析方法，如ARIMA模型等。机器学习方法包括神经网络、支持向量机等。然而，这些方法在套管温度预测中存在一些局限性，如对历史数据要求较高、模型复杂度较高等。
3.方法介绍
本文提出了一种基于SSA-BPNN-ARIMA残差校正的变压器套管温度预测方法。首先，采用奇异谱分析（SSA）方法对历史温度数据进行分解，得到套管温度的主成分。然后，利用BP神经网络（BPNN）对主成分进行预测。接着，利用ARIMA模型对BPNN预测结果的残差进行建模和预测。最后将ARIMA模型的预测结果与BPNN预测结果进行残差校正，得到最终的套管温度预测结果。
3.1奇异谱分析（SSA）
奇异谱分析是一种基于奇异值分解（SVD）的信号分解方法。它可以将时间序列分解为若干个具有特定频率和振幅的成分。在本文中，通过对历史温度数据进行SSA分解，得到套管温度的主成分。
3.2BP神经网络（BPNN）
BP神经网络是一种经典的前向反馈神经网络。在本文中，利用BPNN对套管温度的主成分进行预测。BPNN可以通过多层神经元之间的连接权重和偏置的调整来学习和训练输入和输出之间的非线性映射关系。
3.3ARIMA模型
ARIMA模型是一种常用的时间序列分析模型，用于对时间序列数据进行建模和预测。在本文中，利用ARIMA模型对BPNN预测结果的残差进行建模和预测。通过对残差进行建模和预测，可以进一步提高套管温度的预测精度。
3.4残差校正
将ARIMA模型的预测结果与BPNN预测结果进行残差校正，得到最终的套管温度预测结果。残差校正可以进一步提高预测结果的准确性和精度。
4.实验与结果分析
为了验证本文提出方法的有效性，采用实际变压器温度数据进行实验。将实验结果与传统的时间序列分析方法和机器学习方法进行比较。实验结果表明，本文提出的方法在套管温度预测中具有较高的精度和准确性。
5.结论
本文提出了一种基于SSA-BPNN-ARIMA残差校正的变压器套管温度预测方法。该方法通过对套管温度数据进行SSA分解，利用BPNN进行预测，利用ARIMA模型对残差进行建模和预测，最后进行残差校正。实验结果表明，该方法能够有效地提高套管温度的预测精度和准确性。