【摘 要】
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为了对变压器的运行状态和潜伏性故障进行有效预测,提出了基于基因表达式程序设计（Gene Expression Programming,GEP）滑动窗口预测模型的变压器油中溶解气体浓度的预测方法。根
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院,湖南省电力公司娄底电业局,湖南省电力公司超高压管理局
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为了对变压器的运行状态和潜伏性故障进行有效预测,提出了基于基因表达式程序设计（Gene Expression Programming,GEP）滑动窗口预测模型的变压器油中溶解气体浓度的预测方法。根据变压器油中溶解气体量的变化特点,选择合适的嵌入维度、终结点集、函数集等GEP运行参数后由适应度函数驱动进行遗传操作,演化出各气体的预测模型。结合变压器运行实例,给出了7种主要气体的预测结果以及H2含量的预测公式,并与MGM（1,7）模型进行比较。对比结果表明,该方法能有效地提高预测精度。
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