基于LSTM的换流站直流测量系统状态趋势预测方法

摘要：

直流测量系统结果的准确性直接影响直流控制保护系统的可靠运行.为提升直流测量系统运行状态的估计和预测的准确性,提出了一种基于多维度分析和长短期记忆网络的趋势预测算法.在直流测量原理分析的基础上,通过时序趋势分析和离群点检测方法对直流测量系统监测状态量进行诊断并识别异常,利用长短期记忆网络构建多因素影响的驱动电流预测模型,结合实际运行数据进行模型训练和分析.对比传统时间序列预测模型,通过算例分析表明,所提方法准确率高,同时简单有效,可应用于驱动电流的预测.

关键词：直流测量系统、异常识别、长短期记忆网络、趋势预测、多维度分析

所属期刊栏目：44

分类号：TM933.12

资助基金：南方电网公司科技项目010900KK52180004

在线出版日期：2022-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：67-70