【摘 要】
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针对变压器故障不能被及时发现的问题，提出了一种基于LSTM的变压器故障预测方法，用于提前预测变压器的故障趋势。该方法将变压器油中溶解的7种故障气体浓度作为网络的训练数据，采用不同网络结构建立了不同的变压器故障预测模型，最后，确立了最优的变压器故障预测模型。利用相同的变压器数据样本，对基于LSTM建立的变压器故障预测模型与基于灰色多变量方法建立的变压器故障预测模型进行测试，结果表明基于LSTM建立的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51675350）；
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针对变压器故障不能被及时发现的问题，提出了一种基于LSTM的变压器故障预测方法，用于提前预测变压器的故障趋势。该方法将变压器油中溶解的7种故障气体浓度作为网络的训练数据，采用不同网络结构建立了不同的变压器故障预测模型，最后，确立了最优的变压器故障预测模型。利用相同的变压器数据样本，对基于LSTM建立的变压器故障预测模型与基于灰色多变量方法建立的变压器故障预测模型进行测试，结果表明基于LSTM建立的变压器故障预测模型是非常有效的故障预测方法。
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