基于數(shù)據(jù)-特征增強(qiáng)與參數(shù)優(yōu)化的變壓器故障識別方法

 

童宇軒¹，李燦²，周佳炎¹

(1 國網(wǎng)浙江省電力有限公司慈溪市供電公司，浙江 慈溪 315300； 2 浙江省送變電工程有限公司，浙江 杭州 310020)

 

    摘 要 ：針對油浸式電力變壓器故障診斷中存在的樣本不平衡及模型參數(shù)優(yōu)化問題，提出一種基于數(shù)據(jù)-特征增強(qiáng)與自適應(yīng)參數(shù)優(yōu)化的油浸式變壓器機(jī)器學(xué)習(xí)故障識別模型。通過合成少數(shù)類過采樣技術(shù) (SMOTE) 解決數(shù)據(jù)集故障類別不平衡問題，并結(jié)合IEC三比值法構(gòu)建多維故障特征增強(qiáng)數(shù)據(jù)集特征表征能力；采用融合正余弦策略和柯西變異機(jī)制的改進(jìn)麻雀搜索算法 (SCSSA) 實(shí)現(xiàn)對機(jī)器學(xué)習(xí)模型的自適應(yīng)調(diào)參，來有效提升最小二乘支持向量機(jī) (LSSVM) 超參數(shù)尋優(yōu)性能。實(shí)驗(yàn)對比表明，所提模型較傳統(tǒng)模型具有更高的診斷精度和穩(wěn)定性，對提升超期服役變壓器的故障診斷能力具有工程應(yīng)用價(jià)值。

    關(guān)鍵詞 ： 變壓器 ；故障診斷；合成少數(shù)類過采樣技術(shù)；改進(jìn)麻雀搜索算法；最小二乘支持向量機(jī)

    中圖分類號 ：TM407     文獻(xiàn)標(biāo)識碼 ：B     文章編號 ：1007-3175(2025)12-0042-06

 

Transformer Fault Recognition Method Based on Data-Feature Enhancement and Parameter Optimization

 

TONG Yu-xuan¹ , LI Can² , ZHOU Jia-yan¹

（1 Cixi Power Supply Company of State Grid Zhejiang Electric Power Co., Ltd, Cixi 315300, China; 2 Zhejiang Power Transmission and Transformation Engineering Co., Ltd, Hangzhou 310020, China）

 

    Abstract: Aiming at the problems of sample imbalance and model parameter optimization existing in the fault diagnosis of oil-immersed power transformers, a machine learning fault recognition model for oil-immersed transformers based on data-feature enhancement and adaptive parameter optimization is proposed. The synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) is employed to solve imbalance problem in datasets fault categories, and the IEC three-ratio method is combined to construct a multidimensional fault feature set, thereby enhancing the feature representation capability of the dataset. Subsequently, an improved sparrow search algorithm (SCSSA) that integrates sine and cosine strategies and Cauchy mutation mechanisms is adopted to achieve adaptive parameter tuning of machine learning models, effectively enhancing the hyperparameter optimization performance of least squares support vector machines (LSSVM).Comparative experiments demonstrate that the proposed model has higher diagnostic accuracy and stability than the traditional model, and has engineering application value for improving the fault diagnosis capability of transformers that have exceeded their service life.

    Key words: transformer; fault diagnosis; synthetic minority over-sampling technique; improved sparrow search algorithm; least squares support vector machines

 

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