张 玲，卞建鹏，郝培旭，李亚敏，孙晓云

(石家庄铁道大学 电气与电子工程学院，石家庄 050043)

电力变压器是发电厂和变电所不可或缺的设备，在输变电环节中发挥着重要作用，其故障的发生将会影响电网的安全运行，保证电力变压器正常运行对重要负荷不间断供电以及电力系统稳定运行有着重要意义.目前油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)技术较成熟，被认为是分析电力变压器是否存在潜在故障的有效方法[1].DGA对于处理时间序列具有良好的效果，首先在油色谱在线监测装置上获取变压器油中各气体含量值，形成时间序列进行分析[2]，通过分析结果对采样气体浓度按时间分析其发展趋势并进行下一时间点的预测.良好的预测结果有助于检修人员及时发现变压器中潜伏性故障，预防故障的发生[3].

目前已对油中溶解气体浓度预测问题进行了大量的研究，该问题的研究对变压器故障诊断提供了良好的数据基础，大致分为三种方法：统计预测方法、智能预测方法以及组合预测方法.文献[4]中应用非时序有监督学习和时间序列模型对变压器油中溶解气体体积分数进行预测，该模型对时间序列预测精度不高；文献[5]应用组合优化预测模型预测变压器中H2的溶解浓度.时间序列模型在预测线性序列时具有良好的效果，预测结果对于变压器后续的故障诊断提供了可靠的数据，但油中溶解气体浓度序列具有较强的非线性程度，时间序列……