考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略

• Published in: 电力自动化设备 Vol. 43; no. 1; pp. 209 - 217
• Main Authors: 栗磊, 王廷涛, 赫嘉楠, 牛健, 梁亚波, 苗世洪
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 国网宁夏电力有限公司 电力科学研究院,宁夏银川750002%华中科技大学 电气与电子工程学院,湖北武汉430074 2023
• Subjects: 基于近邻分布特性的改进合成少数过采样; 过采样; 层次搜索-改进哈里斯鹰算法; 不平衡样本; 电力变压器; 故障诊断
• ISSN: 1006-6047
• DOI: 10.16081/j.epae.202206011

TM41; 变压器故障样本的不平衡性使得故障诊断分类准确率低,且容易弱化少数类故障样本的分类效果.对此,采用过采样方法实现故障样本的均衡化,并提出一种考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略.首先,搭建变压器故障诊断模型的整体结构,阐述故障诊断的实现过程.在此基础上,提出诊断模型中过采样器、分类器、参数优化器3种主要环节的算法实现:针对过采样器,提出一种基于近邻分布特性的改进合成少数过采样算法实现故障样本的均衡化;针对分类器,采用层次式有向无环图支持向量机算法实现故障样本的多标签分类;针对参数优化器,提出一种双层参数优化方法,上层采用层次搜索算法对过采样倍率寻优,下层采用改进哈里斯鹰算法对支持向量机参数寻优.最后,对所提策略进行算例分析,结果表明,所提策略能够合成质量更高的少数类故障样本,实现故障样本的准确分类.