基于多元变分模态分解和时间卷积网络的油中溶解气体浓度预测方法

来源：电工电能新技术杂志2025年第9期北京时间：

作者：喻竟哲， 王文浩， 李业欣， 邹国平， 安斯光

单位：1. 中国计量大学机电工程学院， 浙江 杭州 310018；
2. 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院， 浙江 杭州 310014

摘要：针对传统单一变量预测模型预测精度不高的问题，本文提出了一种基于多元变分模态分解和时间卷积网络的变压器油中溶解气体浓度预测模型。首先，选择与待预测气体相关性较高的气体作为输入特征，并采用多元变分模态分解（MVMD）同时对多种输入特征进行模态分解，以克服不同序列的频率失衡问题；其次，利用时间卷积网络（TCN）对各子序列进行预测，挖掘气体时间信息特征，最后叠加重构得到预测结果。算例结果表明，与其他模型相比，该模型在预测中更具有优势，展现了好的迁移能力。

关键词：电力变压器； 油中溶解气体浓度预测； 时间卷积网络； 多元变分模态分解

基金资助：国家自然科学基金项目(520777203)