研究背景与问题

变压器作为电力系统中的重要设备，其运行状态的监测与预测对于保障电力系统的稳定运行具有重要意义。变压器油中溶解气体分析是变压器状态监测的重要手段之一，通过分析油中溶解气体的成分和含量，可以预测变压器的运行趋势和潜在故障。然而，在实际应用中，由于数据噪声干扰和时序依赖特征的挖掘不完善，变压器油中溶解气体的预测存在一定的挑战。

研究方法

针对上述问题，本文提出了一种基于DBSCAN和VMD-TCN-LSTM的变压器油中溶解气体预测方法。该方法首先采用基于密度的聚类算法DBSCAN对原始数据进行去噪处理，降低数据噪声对预测结果的影响。接着，利用变分模态分解（VMD）对数据进行特征提取，从而捕捉到时序数据中的非线性和非平稳特性。在此基础上，构建时间卷积神经网络（TCN）模型，用于捕捉数据中的时序依赖特征。最后，将TCN模型的输出输入到长短期记忆网络（LSTM）中，进一步优化预测性能。

核心结果

实验结果表明，与传统的预测方法相比，本文提出的方法在变压器油中溶解气体预测任务上取得了显著的性能提升。DBSCAN去噪处理后，数据质量得到明显改善；VMD提取的特征能够有效地反映变压器油中溶解气体的变化趋势；TCN和LSTM的组合能够更好地捕捉到数据中的时序依赖特征，从而提高了预测的准确性和稳定性。

结论与意义

本文提出的基于DBSCAN和VMD-TCN-LSTM的变压器油中溶解气体预测方法，有效地解决了数据噪声干扰和时序依赖特征挖掘不完全的问题。该方法在实际应用中具有较好的预测性能，为变压器油中溶解气体分析提供了新的思路和方法。同时，本研究为电力系统设备的健康监测和故障诊断提供了技术支持，有助于提高电力系统的安全性和可靠性。