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公开(公告)号:CN114113868A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202111614289.2
申请日:2021-12-24
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明公开一种变压器故障诊断方法,包括数据预处理、差分变异头脑风暴优化算法(DBSO)优化CatBoost模型和故障诊断。首先对变压器油中溶解气体分析法(DGA)的数据进行数据预处理:引入比值法对原始数据添加特征,对异常数据进行处理,利用沙普利加和解释法(SHAP)进行特征提取,利用核主成分分析(KPCA)法进行数据降维,归一化后将数据进行序列划分;再将预处理后的数据输入CatBoost模型进行训练,用DBSO算法对该模型进行参数寻优,得到最优模型;最后利用得到的DBSO‑CatBoost模型进行故障诊断,输出故障类型。实例结果表明:基于DBSO‑Catboost模型的变压器故障诊断准确率可达93.71%,比CatBoost模型提高了3.95%,明显高于一些模型;与其他预处理方法相比,采用本发明方法故障诊断准确率也明显提升。