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申请/专利权人：国网山东省电力公司滨州供电公司

摘要：本发明属于变压器油中溶解气体含量预测的技术领域，具体提供一种变压器油中溶解气体含量预测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：采用LGOD算法，利用局部合力变化率并结合层次划分方法自动设置相应的阈值完成数据的异常识别；对异常数据进行修正；利用注意力机制计算修正后的数据间的相关性并为不同特征数据赋予不同的权重，得到有具体权重的数据样本；利用IPOA算法对BIGRU网络模型中影响预测精度的关键参数进行优化得到最优参数组；将带有具体权重的数据样本输入到BIGRU网络模型中，利用最优参数组下的BIGRU网络模型对数据进行预测，输出变压器油中溶解气体含量最终的预测结果。克服传统方法模型预测精度低的问题。

主权项：1.一种变压器油中溶解气体含量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取变压器油中溶解气体在线监测数据；采用LGOD算法，利用局部合力变化率并结合层次划分方法自动设置相应的阈值完成数据的异常识别；对异常数据进行修正；对修正后的数据归一化处理；利用注意力机制计算修正后的数据间的相关性并为不同特征数据赋予不同的权重，得到有具体权重的数据样本；利用IPOA算法对BIGRU网络模型中影响预测精度的关键参数进行优化得到最优参数组；将带有具体权重的数据样本输入到BIGRU网络模型中，利用最优参数组下的BIGRU网络模型对数据进行预测，输出变压器油中溶解气体含量最终的预测结果；采用LGOD算法，利用局部合力变化率并结合层次划分方法自动设置相应的阈值完成数据的异常识别的步骤包括：计算数据对象之间的局部引力；根据数据对象之间的局部引力计算数据对象i在其k邻域内的局部合力；将数据对象i在其k邻域内的局部合力的大小依次进行累加，将顺序累加的结果定义为局部合力变化率；利用层次划分方法自动设置相应的阈值；计算相邻数据对象局部合力变化率差异值；将所述差异值与阈值进行比较，差异值大于阈值的点作为异常数据点；利用IPOA算法对BIGRU网络模型中影响预测精度的关键参数进行优化的步骤包括：利用IPOA算法对BIGRU网络模型中影响预测精度的关键参数进行优化；根据适应度值和距离值计算每次迭代得到的候选参数的得分；公式如下：各候选解决方案的适应度值由F向量表示； （17）式中，f为候选解的目标函数值；第i个候选解到最佳候选解的距离为； （18）式中，u[i]和u[best]分别表示第i个解决方案与最佳解决方案中的设计变量值，u1[i]和u1[best]分别为第i个候选解和最佳解决方案中的第1个设计变量值；un[i]和un[best]分别为第i个候选解和最佳解决方案中的第n个设计变量值； （21）式中，为第i个解决方案的得分；为动态加权系数；和分别为归一化后的F和； （22）式中，h为当前迭代次数；为最大适应度评估次数；为的下限阈值；根据分值选择BIGRU网络模型的最优参数组。

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