不平衡样本下基于改进MWMOTE和优化LSSVM的变压器故障诊断方法

舒勇; 谭政; 张昆; 邱成姣; 毛雕

doi:10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2025.S1.001

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不平衡样本下基于改进MWMOTE和优化LSSVM的变压器故障诊断方法

更新时间：2026-01-26

- 不平衡样本下基于改进MWMOTE和优化LSSVM的变压器故障诊断方法
- Vol. 47, Issue S1, Pages: 1-10(2025)
- 作者机构：
  
  三峡金沙江云川水电开发有限公司禄劝乌东德电厂
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2025.S1.001
  CLC： TM407;TP18
- Published：2025
- 稿件说明：
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舒勇, 谭政, 张昆, et al. 不平衡样本下基于改进MWMOTE和优化LSSVM的变压器故障诊断方法[J]. 2025, 47(S1): 1-10.
DOI：

舒勇, 谭政, 张昆, et al. 不平衡样本下基于改进MWMOTE和优化LSSVM的变压器故障诊断方法[J]. 2025, 47(S1): 1-10. DOI： 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2025.S1.001.

摘要

针对变压器故障诊断中因故障样本不平衡和故障模型参数难以选择导致诊断准确率低的问题，提出一种基于改进多数加权少数过采样技术(MWMOTE)和优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的故障诊断方法.首先，采用凝聚层次聚类(AHC)替代K-means对少数类样本聚类，并结合k近邻算法(k-NN)进行去噪，再依据少数类样本数量和误分类成本自适应确定每种少数类样本合成数量，从而改进MWMOTE算法.然后，通过改进MWMOTE算法对不平衡数据集中的少数类样本进行合成，生成平衡数据集.最后，引入麻雀搜索算法(SSA)自适应提取LSSVM参数，并将平衡数据集输入优化后的LSSVM模型中进行故障诊断.通过变压器油中溶解气体浓度(DGA)数据进行实验验证，结果表明，该方法诊断准确率高达97.72%

有效解决了样本不平衡和诊断模型参数难以选择的问题，且比其它方法具有更高的准确率和泛化能力.

Abstract

关键词

Keywords

references

J.A.K. Suykens,J. Vandewalle.Least Squares Support Vector Machine Classifiers[J].Neural Processing Letters,1999(3).

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