基于四阶段预处理与GBDT的油浸式变压器故障诊断方法

廖伟涵; 郭创新; 金宇; 龚霄

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基于四阶段预处理与GBDT的油浸式变压器故障诊断方法

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鉴于传统电力变压器故障诊断方法存在易受数据噪声影响、诊断精度较低和模型参数难以确定等问题,提出了基于四阶段数据预处理和梯度提升树的变压器故障诊断方法。首先,基于变压器油中溶解气体数据提取可充分反映变压器工况的14维特征;其次,采用四阶段数据预处理(local outlier factor、Canopy、K-Means、SMOTE),识别并替换噪声数据,获得去噪样本集;最后,构建基于梯度提升树(GBDT)的故障诊断模型,通过粒子群(PSO)算法实现模型参数的自适应寻优。通过算例中的对比实验,验证了数据预处理及模型参数寻优对故障诊断精度的提升效果;所提出方法与多类传统方法相比,故障诊断精度显著提高,证明了其有效性与实用性。

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来源
《电网技术》 |2019年第6期|2195-2203|共9页
作者
廖伟涵; 郭创新; 金宇; 龚霄;
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作者单位

浙江大学电气工程学院;

浙江省杭州市310027;

贵阳供电局;

贵州省贵阳市550002;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类输电制度;
关键词
DGA; 变压器; 梯度提升树; 数据挖掘; LOF; Canopy; K-Means;

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