基于LB-IDBO-HKELM样本扩充与参量优选的变压器故障诊断

叶涛; 王禄庆; 曾飞; 余盛达; 刘辉乾; 王洋

doi:10.26963/j.psce.2026.02007

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基于LB-IDBO-HKELM样本扩充与参量优选的变压器故障诊断

智能电网 | 更新时间：2026-04-26

- 基于LB-IDBO-HKELM样本扩充与参量优选的变压器故障诊断
- 基于LB-IDBO-HKELM样本扩充与参量优选的变压器故障诊断
- 电网与清洁能源 2026年42卷第2期页码：54-64
- 作者机构：
  
  1. 海南电网有限责任公司文昌供电局
  2. 西安工程大学电子信息学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  中国南方电网有限责任公司创新项目（070500KK52222005）~~
- DOI：10.26963/j.psce.2026.02007
  中图分类号： TM41;TP18
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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叶涛, 王禄庆, 曾飞, 等. 基于LB-IDBO-HKELM样本扩充与参量优选的变压器故障诊断[J]. 电网与清洁能源, 2026,42(2):54-64.

叶涛, 王禄庆, 曾飞, et al. 基于LB-IDBO-HKELM样本扩充与参量优选的变压器故障诊断[J]. 2026, 42(2): 54-64.
叶涛, 王禄庆, 曾飞, 等. 基于LB-IDBO-HKELM样本扩充与参量优选的变压器故障诊断[J]. 电网与清洁能源, 2026,42(2):54-64. DOI： 10.26963/j.psce.2026.02007.

叶涛, 王禄庆, 曾飞, et al. 基于LB-IDBO-HKELM样本扩充与参量优选的变压器故障诊断[J]. 2026, 42(2): 54-64. DOI： 10.26963/j.psce.2026.02007.

摘要

针对油中溶解气体法应用于变压器故障诊断时存在样本分布不均衡、诊断特征选择标准模糊等的问题，提出一种融合数据扩充与特征优选的混合智能诊断模型（localized randomized affine shadowsampling-borutashap-improved dung beetle optimizer-hybrid kernel extreme learning machine

LBIDBO-HKELM）。首先，通过构建局部随机仿射阴影采样（localized randomized affine shadowsampling

LoRAS）算法对少数类故障样本实施过采样处理，在有效平衡各类别样本分布的同时，规避了传统过采样方法易引入噪声的缺陷；其次，采用BorutaShap算法对变压器油中溶解气体比值类候选特征开展动态优选，筛选出最优诊断特征集，提升模型的可解释性；再次，提出改进蜣螂优化算法（improved dung beetle optimizer

IDBO），通过增强算法全局搜索能力优化混合核极限学习机（Hybrid kernel extreme learning machine

HKELM）的核参数，构建自适应故障分类模型；最后，从样本扩充、特征优选和参数优化3个维度，将所提融合模型与8种典型诊断算法进行系统性对比验证。实验对比结果表明，LB-IDBO-HKELM模型在诊断精度、结果一致性（Kappa系数、Macro-F1、MacroAUC）及诊断效率方面均表现最优，不仅实现了高精度故障诊断，同时还满足变压器在线监测与诊断的时效性要求。

Abstract

关键词

Keywords

references

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