一种基于Prophet-LSTM模型的SF6设备气体压力预测方法

    公开(公告)号:CN114065667A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111391722.0

    申请日:2021-11-19

    Abstract: 本发明涉及一种基于Prophet‑LSTM模型的SF6设备气体压力预测方法,包括以下步骤:采集SF6电气设备运行时的数据并进行预处理,将数据归一化后分为训练集和测试集;把训练集的数据分别通过Prophet模型和贝叶斯优化的LSTM(长短期记忆网络)模型进行训练;将Prophet模型、LSTM模型的训练集预测结果及训练集真实数据输入至最优权重系数获取模块,得到两个模型的组合权重;输入测试集数据至组合模型,根据测试集预测结果与测试集真实数据检验组合模型的预测性能;最后将完善的组合预测模型用于SF6压力预测。本发明将Prophet‑LSTM模型应用于SF6电气设备中压力值的预测,有助于通过气体压力值判断设备中可能存在的过热类故障和泄露故障,起到预警的作用。

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