基于四阶段预处理与GBDT的油浸式变压器故障诊断方法

• 作者: 廖伟涵 郭创新 金宇 龚霄
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: DGA 变压器 梯度提升树 数据挖掘 LOF Canopy K-Means
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 2195-2203
• 页数: 9页
• 分类号: TM721
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2018.2722

摘要

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.