杨 敏

（国网绵阳供电公司， 四川 绵阳 621000）

摘要：为提前感知变压器故障状态，根据变压器油中特征气体的特点，通过对主变油温、变压器负荷及油色谱数据进行分析，利用极限学习机算法，构建变压器油中气体浓度预测模型，从而预测出变压器在未来时刻的气体浓度状态，解决传统的离线溶解气体分析间隔时间较长和间隔期间变压器状态难以评估的问题。利用本文提出的基于极限学习机的变压器油中气体浓度预测模型，可以实现对变压器油中的气体浓度预测，为变压器检修提供数据支撑。

关键词：Z变压器；油色谱；气体浓度预测；极限学习机

中图分类号：ＴＭ４０1+.1 文献标识码：Ｂ 文章编号：１００１－８４２５（２０23）11－００10－０8

杨 敏（1991-），女，四川绵阳人，工程师。