[发明专利]一种基于变权组合模型的变压器油温预测方法及系统

说明书

本公开提出了一种基于变权组合模型的变压器油温预测方法，包括：获取预设历史时间段内的变压器油温真实值数据；将变压器油温真实值数据输入至变权组合预测模型中，得到变压器油温预测值；其中，变权组合预测模型的构建过程为：根据变压器油温真实值数据，分别获取每一个单一预测模型的变压器油温预测值；计算每一个单一预测模型变压器油温的预测值与油温真实值之间的灰色关联度，得到灰色关联度矩阵；根据灰色关联度矩阵采用层次分析法计算所有时间段内每一个单一预测模型的权重向量，将每一个单一预测模型的权重向量组合得到变权组合模型的权重矩阵，根据权重矩阵得到变权组合预测模型。

技术领域

本公开涉及变压器油温预测的技术领域，特别是涉及一种基于变权组合模型的变压器油温预测方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

变压器作为输配电系统中的基础设备，被广泛应用在各个领域当中，目前在变压器冷却方法中油浸式风冷占主导地位，变压器的油温可间接反应出变压器绕组的温度。当变压器长时间处于高负荷状态时，油温会逐渐上升，油温过高会严重影响变压器的安全运行，因此对变压器油温进行预测，掌握变压器油温的变化趋势，对保证变压器安全运行有重要意义。

预测是通过数学模型对已有数据进行线性或非线性分析，进而对未来尚未发生或还未明确的事物进行推测，目前对于变压器油温的预测的模型常见的有人工神经网络、支持向量机、灰色理论、自回归移动平均模型等，而组合预测模型是将不同的预测模型采用合适的方式相结合以提高预测精度的模型。组合预测模型按权重的性质可划分为定权重组合模型与变权重组合模型，其中定权重的确定方法包括简单算术平均法、熵值法、二项式系数法等。定权重组合模型的权重值在每一个样本点处是恒定不变的，而不同种类的模型在每一个样本点处可能会表现出不同的预测性能，若权重值恒定不变，会在一些样本点处弱化性能优异的预测模型导致组合模型的预测精度下降。变权重组合模型可避免这种情况的发生，变权重组合模型的权重值随样本点的变化而变化，常见的变权重计算方法包括线性回归法、加权几何平均法、非线性规划法等，这些方法虽可以得到变化的权重值，但在求解权重向量时依然是从每种单一预测模型的整体预测效果的角度上进行的，预测效果并不理想。

发明内容

本说明书实施方式的目的是提供一种基于变权组合模型的变压器油温预测方法及系统，从单一预测模型在每一个样本点处预测值与真实值之间的相关性的角度上计算权重，采用变权组合模型的使变压器油温预测精度有明显的提升。

本发明的第一个方面提供一种基于变权组合模型的变压器油温预测方法通过以下技术方案实现：

一种基于变权组合模型的变压器油温预测方法，包括：

获取预设历史时间段内的变压器油温真实值数据；

将变压器油温真实值数据输入至变权组合预测模型中，得到变压器油温预测值；其中，变权组合预测模型的构建过程为：

根据变压器油温真实值数据，分别获取每一个单一预测模型的变压器油温预测值；

计算每一个单一预测模型变压器油温的预测值与油温真实值之间的灰色关联度，得到灰色关联度矩阵；

根据灰色关联度矩阵采用层次分析法计算所有时间段内每一个单一预测模型的权重向量，将每一个单一预测模型的权重向量组合得到变权组合模型的权重矩阵，根据权重矩阵得到变权组合预测模型。

进一步的技术方案，计算所有时间段内每一个单一预测模型的权重向量的过程包括：

对每一个判别矩阵进行一致性检验，当不满足一致性时对判别矩阵进行修正，直至判别矩阵满足一致性检验。