一种考虑物理信息的油中溶解气体预测方法及装置

本发明提供了一种考虑物理信息的油中溶解气体预测方法及装置，方法包括：进行油纸绝缘放电试验；采集放电过程中的运行状态参量；采集放电过程中油样，并获得油中溶解气体的浓度数据；利用所述运行状态参量及所述浓度数据构建神经网络预测模型并进行训练；接收油纸绝缘放电实时监测数据，利用所述神经网络预测模型实现油中溶解气体产气预测。本发明对神经网络模型添加了物理信息约束，以产气能量、电流等作为约束条件，避免了人工智能数据驱动模型过于依赖数据样本数量与质量的缺点，且能够对油中溶解气体产气进行准确预测，对提高深度挖掘油中溶解气体的故障诊断能力并确保电力变压器安全运行具有一定的指导意义。