摘要:
本发明公开的基于MA‑DBN的GIS分解气体含量预测方法,首先,采集国网对GIS设备监测到的一段时间内的SO2、SO2F2、SO2F2/SO2、气温、湿度以及海拔数据;然后,构建MA模型,将采集的气体数据作为该模型的输入,预测出未来时间段的气体数据;最后,构建DBN模型,将预测出的气体数据作为DBN模型的输入,通过DBN模型的修正后得到准确预测的未来时间段的气体数据。本发明公开的方法MA算法模型预测不精准的问题,具有收敛速度快且不易陷入局部最优的优点,通过本发明的方法能够在GIS开关设备发生故障之前,得以提前消除,减少了GIS设备故障带来的经济损失。
公开/授权文献
- CN110309586A 基于MA-DBN的GIS分解气体含量预测方法 公开/授权日:2019-10-08