基于DBSCAN和VMD-TCN-LSTM的变压器油中溶解气体预测方法

袁和金; 陈龙; 李金波; 马欢; 刘占康

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.09.04

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基于DBSCAN和VMD-TCN-LSTM的变压器油中溶解气体预测方法

更新时间：2026-10-03

- 基于DBSCAN和VMD-TCN-LSTM的变压器油中溶解气体预测方法
- Vol. 23, Issue 9, Pages: 28-34(2025)
- 作者机构：
  
  1. 华北电力大学(保定)控制与计算机工程学院
  2. 国网电力科学研究院有限公司
  3. 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.09.04
  CLC： TM41
- Published：2025
- 稿件说明：
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袁和金, 陈龙, 李金波, et al. 基于DBSCAN和VMD-TCN-LSTM的变压器油中溶解气体预测方法[J]. 2025, 23(9): 28-34.
DOI：

袁和金, 陈龙, 李金波, et al. 基于DBSCAN和VMD-TCN-LSTM的变压器油中溶解气体预测方法[J]. 2025, 23(9): 28-34. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.09.04.

摘要

对变压器油中溶解气体进行预测可以提前掌握变压器运行趋势。为了解决数据噪声干扰和单一神经网络对时序依赖特征挖掘不完全的问题，文章提出了一种变压器油中溶解气体预测方法。首先，采用基于密度的聚类算法（density-based spatial clustering of applications with noise

DBSCAN）和3σ准则对数据进行清洗，以消除数据中的异常值。其次，设计了一种组合模型用于油中溶解气体含量预测，模型使用变分模态分解（variational mode decomposition

VMD）减少噪声的影响，分别利用时域卷积网络（temporal convolutional network

TCN）和长短期记忆网络（long short-term memory

LSTM）综合提取数据的局部特征和长期依赖特征。实验结果表明，该方法在预测变压器7天内的油中溶解气体含量时的MAE达到0.611×10

–6

MAPE达到1.95%，相较于基准模型分别提高了0.661×10

–6

和3.79%。

Abstract

关键词

Keywords

references

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