摘要：为提高变压器故障的预测能力，提出了采用最优加权组合预测模型，将灰色理论、BP神经网络、遗传算法和卡尔曼预测算法这4种单项预测算法综合起来，对油中溶解气体的浓度及发展趋势进行精确预测。首先对根据各种单项预测方法的误差，按照预测误差平方和最小的原则计算各自的权系数，然后加权建立综合组合预测模型，并最终求解出变压器油中溶解气体的浓度。组合预测法能很好地综合各种单项预测方法的优势，更大限度地作出正确的预测。预测实例分析也证明了组合预测方法的可靠性和有效性。该方法不仅可以有效降低单项预测算法的预测误差，提高预测模犁的预报能力，同时还为电力系统中其它领域的预测提供了新的思路。

关键词：灰色理论 bp神经网络 遗传算法 卡尔曼预测 油中溶解气体 

单位：华中科技大学电气与电子工程学院 湖北省武汉市430074 湖南省超高压管理局 湖南省长沙市410002 长沙理工大学电气与信息工程学院 湖南省长沙市410077