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纸质出版:2021
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马洪斌, 杨飞, 杨蕾娜, 等. 机器学习在变压器故障诊断中的应用[J]. 电力能源技术, 2021,40(4):35-38.
MA Hongbin, YANG Fei, YANG Leina, et al. Application of Machine Learning in Transformer Fault Diagnosis[J]. 2021, 40(4): 35-38.
马洪斌, 杨飞, 杨蕾娜, 等. 机器学习在变压器故障诊断中的应用[J]. 电力能源技术, 2021,40(4):35-38. DOI:
MA Hongbin, YANG Fei, YANG Leina, et al. Application of Machine Learning in Transformer Fault Diagnosis[J]. 2021, 40(4): 35-38. DOI:
当前变压器故障诊断主要采用油中气体分析法(IEC三比值法)
在实际应用中诊断的准确率偏低
只有80%左右。通过将机器学习与变压器故障诊断相结合
搭建了故障诊断模型
同时采用集成学习
综合多个基分类器
将故障识别的准确率提高到了92.5%。
At present
gas in oil analysis method(IEC three ratio method) is mainly used for transformer fault diagnosis.In practical application
the accuracy of diagnosis is low
only about 80%.By combining machine learning with transformer fault diagnosis
a fault diagnosis model is built.At the same time
integrated learning and multiple base classifiers are used to improve the accuracy of fault recognition to 92.5%.
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