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基于条件互信息与LSTNet的特高压变压器顶层油温预测方法
摘要：
随着电力系统规模的不断扩大和电力负荷的增加，特高压变压器作为电力系统的重要组成部分，其正常运行对于保障电力系统的稳定运行具有至关重要的意义。变压器顶层油温是反映变压器健康状态的重要指标之一。因此，准确预测变压器顶层油温具有重要的实际意义。本文提出了一种基于条件互信息与LSTNet的特高压变压器顶层油温预测方法，通过收集变压器的历史运行数据，利用条件互信息分析变压器顶层油温与其他变量之间的关联，进而构建LSTNet模型进行顶层油温的预测。实验结果表明，该方法能够有效地预测特高压变压器顶层油温，在保证变压器安全运行的同时，提高变压器的运行效率。
1.引言
近年来，随着电力负荷的急剧增加，特高压变压器作为电力系统中重要的能源传输设备，其工作状态直接影响电力系统的稳定运行。变压器顶层油温是判断变压器健康状态的关键参数之一，准确预测变压器顶层油温对于保障电力系统的可靠运行具有重要意义。
2.相关工作
过去，许多研究者通过建立数学模型或利用统计算法来预测变压器顶层油温。其中，支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）是常用的预测方法。然而，这些方法往往需要大量的实时数据和专业知识，并且对于非线性、多变量和时变系统的预测效果有限。
3.方法
本文提出了一种基于条件互信息与LSTNet的特高压变压器顶层油温预测方法。首先，收集变压器的历史运行数据，并通过条件互信息分析变压器顶层油温与其他变量之间的关系。然后，利用LSTNet模型进行顶层油温的预测。LSTNet是一种集成了长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的端到端模型，充分利用时序数据的时间依赖性和空间依赖性。
4.实验与结果
为了验证提出的预测方法的有效性，本文选取了实际运行的特高压变压器数据进行实验。实验结果表明，基于条件互信息与LSTNet的预测方法能够有效地预测特高压变压器顶层油温，相对于传统方法，具有更高的预测精度和更好的鲁棒性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于条件互信息与LSTNet的特高压变压器顶层油温预测方法，并进行了实验证明了其有效性。未来，可以进一步改进算法，提高预测方法的准确性和稳定性，并将该方法应用于实际的变压器运行监测和维护中。同时，也可以考虑引入其他的变量和方法来提高预测效果。