基于CD-BSMOTE的D-S证据融合变压器故障诊断

鲁玲; 高诚; 熊威; 龚康; 马辉; 张鑫

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232028

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基于CD-BSMOTE的D-S证据融合变压器故障诊断

电气工程 | 更新时间：2026-02-25

- 基于CD-BSMOTE的D-S证据融合变压器故障诊断
- 基于CD-BSMOTE的D-S证据融合变压器故障诊断
- 水电能源科学 2024年第5期页码：192-196
- 作者机构：
  
  1. 三峡大学电气与新能源学院
  2. 国网宜昌供电公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(52377191);国网湖北省电力公司管理科技项目(5215H0220002)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232028
  中图分类号： TM41
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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鲁玲, 高诚, 熊威, 等. 基于CD-BSMOTE的D-S证据融合变压器故障诊断[J]. 水电能源科学, 2024,(5):192-196.

鲁玲, 高诚, 熊威, et al. 基于CD-BSMOTE的D-S证据融合变压器故障诊断[J]. 2024, (5): 192-196.
鲁玲, 高诚, 熊威, 等. 基于CD-BSMOTE的D-S证据融合变压器故障诊断[J]. 水电能源科学, 2024,(5):192-196. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232028.

鲁玲, 高诚, 熊威, et al. 基于CD-BSMOTE的D-S证据融合变压器故障诊断[J]. 2024, (5): 192-196. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20232028.

摘要

针对变压器油中溶解气体数据集不均衡特性对故障诊断结果的影响，提出一种基于清除临界点改进的边界合成少数类过采样算法均衡数据集和Pearson冲突距离改进D-S证据融合的变压器故障诊断模型。首先，对少数类样本进行均衡化处理，根据K-means聚类结果清除处于临界位置的样本；其次，搭建梯度提升树、随机森林、BP神经网络的故障诊断模型，实现变压器故障初步诊断；接着引入Pearson冲突距离改进D-S证据融合模型，实现诊断结果的融合决策；最后，经实际算例分析，诊断精确率达到92.65%。结果表明，所建模型能有效解决数据不平衡对诊断结果的影响，提高故障诊断精度。

Abstract

关键词

Keywords

references

Sun Yong,Que Huakun,Cai Qianqian,Zhao Jingming,Li Jingru,Kong Zhengmin,Wang Shuai.Borderline SMOTE Algorithm and Feature Selection-Based Network Anomalies Detection Strategy[J].Energies,2022.

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