[发明专利]一种基于弹性网络回归模型的变压器顶层油温预测方法

权利要求书

1.一种基于弹性网络回归模型的变压器顶层油温预测方法，其特征在于，包括：

获取变压器的监测数据；所述监测数据包含所述变压器的顶层油温；

依据所述监测数据构造样本数组，并将所述样本数组代入预设的弹性网络回归模型，确定所述弹性网络回归模型的回归系数；

获取所述变压器的实时监测数据；所述实时监测数据不包含所述变压器的顶层油温；

将所述实时监测数据代入回归系数已确定的所述弹性网络回归模型中进行数据处理，得到所述变压器的顶层油温的预测值。

2.根据权利要求1所述的变压器顶层油温预测方法，其特征在于，所述依据包括顶层油温的监测数据构造样本数组前还包括：

对所述监测数据进行标准化处理，并利用肖维勒准则剔除标准化处理后的监测数据中的异常数据。

3.根据权利要求2所述的变压器顶层油温预测方法，其特征在于，所述对所述监测数据进行标准化处理包括：

依据公式将原始的所述监测数据映射到区间[0,1]，得到位于区间[0,1]的值；

其中，z表示原始的所述监测数据，x为标准化处理后的监测数据。

4.根据权利要求3所述的变压器顶层油温预测方法，其特征在于，所述利用肖维勒准则剔除标准化处理器后的监测数据中的异常数据，包括：

依据公式并通过查表确定肖维勒系数ω_n；

剔除残差V_d满足|V_d|＞ω_nσ的监测数据；

其中，n表示n次测量样本，σ是样本标准差。

5.根据权利要求4所述的变压器顶层油温预测方法，其特征在于，所述将所述样本数组代入预设的弹性网络回归模型，确定所述弹性网络回归模型的回归系数，包括：

将所述样本数组代入所述弹性网络回归模型，并建立所述弹性网络回归模型的目标函数；

依据所述目标函数，并以交叉验证误差最小原则得到的所述目标函数中的参数作为最优模型参数，计算得到所述回归系数。

6.根据权利要求5所述的变压器顶层油温预测方法，其特征在于，所述将所述实时监测数据代入回归系数已确定的所述弹性网络回归模型中进行数据处理前还包括：

对所述实时监测数据进行标准化处理，并利用肖维勒准则剔除标准化处理后的实时监测数据中的异常数据。

7.一种基于弹性网络回归模型的变压器顶层油温预测装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取变压器的监测数据；所述监测数据包含所述变压器的顶层油温；

回归系数确定模块，用于依据所述监测数据构造样本数组，并将所述样本数组代入预设的弹性网络回归模型，确定所述弹性网络回归模型的回归系数；

第二获取模块，用于获取所述变压器的实时监测数据；所述实时监测数据不包含所述变压器的顶层油温；

顶层油温预测模块，用于将所述实时监测数据代入回归系数已确定的所述弹性网络回归模型中进行数据处理，得到所述变压器的顶层油温的预测值。

8.根据权利要求7所述的变压器顶层油温预测装置，其特征在于，还包括：

预处理模块，用于对所述监测数据进行标准化处理，并利用肖维勒准则剔除标准化处理后的监测数据中的异常数据。

9.一种基于弹性网络回归模型的变压器顶层油温预测设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的基于弹性网络回归模型的变压器顶层油温预测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的基于弹性网络回归模型的变压器顶层油温预测方法的步骤。