基于局部离群因子算法的变压器异常检测

• 作者: 曾冬洲 郑宗华
• 来源期刊: 电气开关
• 关键词: 变压器异常检测 主成分分析法 局部离群因子 混淆矩阵
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 设计与研究|Design and Study
• 页码范围: 12-15,20
• 页数: 5页
• 分类号: TM71
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-289X.2021.02.004

摘要

针对传统的变压器异常检测方法存在实时性差和效率低的问题,应用主成分分析法和局部离群因子算法(Local Outlier Factor,LOF)相结合的方法设计了变压器异常检测模型.首先,利用主成分分析法对变压器电气参量数据集进行特征降维,减少特征的冗余度;然后,通过局部离群因子算法计算所有样本点的离群因子,并将离群因子与截断阈值进行比较,筛选出变压器电气参量异常的样本点;最后,采用混淆矩阵对该方法做检测性能评估.利用局部离群因子算法对变压器状态异常进行检测,其灵敏度为81.8％,特异度为87.7％,几何均值为84.7％.局部离群因子算法的异常检测效果良好,可以辅助工程人员对变压器运行状态进行实时监测.