基于QPSO-KELM的变压器绕组热点温度预测

摘要：

为提高变压器绕组热点温度预测精度,采用灰色关联分析确定绕组热点温度的关键影响因素为负载电流、环境温度、顶层油温和油箱上死角温度.采用QPSO算法对KELM的受惩罚系数和核参数进行优化,以负载电流、环境温度、顶层油温和油箱上死角温度为输入量,绕组热点温度为输出量,建立基于QPSO-KELM的变压器绕组热点温度预测模型.以变压器温升试验进行仿真分析,结果表明,QPSO-KELM模型的平均相对百分误差、均方根误差和决定系数分别为3.12％、2.25和0.995,均优于其他模型,验证了该模型的正确性和优越性.

关键词：变压器、绕组热点温度、量子粒子群算法、核极限学习机、灰色关联分析

所属期刊栏目：45

分类号：TM411(变压器、变流器及电抗器)

在线出版日期：2023-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：172-177