一种基于人工神经网络的变压器油中微水含量预测方法

本发明公开了一种基于人工神经网络的变压器油中微水含量预测方法，包括以下步骤：获取变压器运行过程中的监测数据，得到监测数据序列；构建热流场仿真模型，获得油温梯度和流场分布的变化趋势；基于热流场仿真模型的输出，得到油液对流场的动态变化特征；根据油液对流场的动态变化特征，得到水分迁移的时空演变规律；构建水分迁移‑微水含量预测模型。该方法根据变压器内部油温、负载电流等运行参数，实时重构三维热流场，并对油流进行精细模拟，在物理规律的约束下，利用数据驱动的人工神经网络准确预测微水的迁移分布规律，构建能够适应复杂工况的预测模型，从而实现变压器油中微水含量的精准预测。