基于物理信息神经网络模型的变压器油中溶解气体预测方法研究

董明; 陈骥; 常昊鑫; 胡一卓; 张崇兴; 张海滨; 董璇

doi:10.15938/j.emc.2025.12.001

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基于物理信息神经网络模型的变压器油中溶解气体预测方法研究

更新时间：2026-02-03

- 基于物理信息神经网络模型的变压器油中溶解气体预测方法研究
- Research on prediction method of dissolved gas in transformer oil based on physical information neural network model
- “专家提出基于物理信息神经网络的变压器油中溶解气体预测方法，构建实验平台研究产气规律，建立关联模型，构建物理信息约束方程组嵌入时序预测模型并训练，提高预测精度和可解释性，为变压器健康状态监测智能化提供新思路。”
- 电机与控制学报 2025年29卷第12期页码：1-12
- 作者机构：
  
  西安交通大学电工材料电气绝缘全国重点实验室，陕西西安 710049
  国电南瑞科技股份有限公司，江苏南京 211106
- 作者简介：
  
  通信作者：董明
  陈骥（2002—），男，硕士研究生，研究方向为油纸绝缘电弧放电诊断及预警；
  常昊鑫（2001—），男，硕士研究生，研究方向为油纸绝缘电弧放电诊断及预警；
  胡一卓（1996—），男，博士研究生，研究方向为油纸绝缘电弧放电诊断及预警；
  张崇兴（1990—），男，博士，研究方向为电力设备智能状态感知技术和高压电力电子绝缘设计与评估方法；
  张海滨（1976—），男，博士，高级工程师，研究方向为电力设备状态监测与诊断技术；
  董璇（1983—），女，硕士，研究方向为电力设备状态监测与诊断技术。
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2023YFB2406900)
- DOI：10.15938/j.emc.2025.12.001
  中图分类号： TM407
- 收稿：2025-09-12，
  
  纸质出版：2025-12
- 稿件说明：
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董明, 陈骥, 常昊鑫, 等. 基于物理信息神经网络模型的变压器油中溶解气体预测方法研究[J]. 电机与控制学报, 2025,29(12):1-12.

DONG Ming, CHEN Ji, CHANG Haoxin, et al. Research on prediction method of dissolved gas in transformer oil based on physical information neural network model[J]. Electric Machines and Control, 2025, 29(12): 1-12.
董明, 陈骥, 常昊鑫, 等. 基于物理信息神经网络模型的变压器油中溶解气体预测方法研究[J]. 电机与控制学报, 2025,29(12):1-12. DOI： 10.15938/j.emc.2025.12.001.

DONG Ming, CHEN Ji, CHANG Haoxin, et al. Research on prediction method of dissolved gas in transformer oil based on physical information neural network model[J]. Electric Machines and Control, 2025, 29(12): 1-12. DOI： 10.15938/j.emc.2025.12.001.

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