一种基于不平衡数据的变压器健康状态评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于不平衡数据的变压器健康状态评估方法。首先，以在线监测和离线试验等多维度的特征参量作为变压器样本集；然后，基于最近邻规则对变压器多数类样本进行欠采样处理，再利用合成少数类过采样技术对变压器少数类样本进行扩充，组合产生新的变压器均衡数据集；最后，将均衡数据集划分为训练集和测试集，构建基于LightGBM的变压器健康评估模型，并对模型参数同步优化，实现变压器健康状态的准确评估。本发明专利技术能够克服不平衡数据对变压器健康评估模型训练的影响，有效提升状态评估效果，为变压器的运维检修提供有效的指导建议。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力设备监测，具体涉及一种基于不平衡数据的变压器健康状态评估方法。

技术介绍

1、作为电力系统中关键的设备之一，大型油浸式变压器的健康状态直接影响着电力系统的安全稳定运行。因此，实时监测变压器的运行状态并以此为基础制定状态检修策略，对电网的稳定运行具有重要意义。

2、当前，现场运维人员主要围绕行业标准对变压器开展定期状态维修策略，但存在过于依赖于现场工作人员的经验判断，状态评估过程比较繁琐耗时。人工智能技术凭借着其高效性和自适应性等特点，被广泛用于变压器健康状态评估工作，如支持向量机、决策树、神经网络和随机森林等模型，有效提升了变压器健康状态评估的准确性。由于运行变压器存在大量正常数据，而缺陷数据很少，因此采集得到的变压器样本往往存在数据不平衡问题，如果直接对上述模型进行训练，易导致模型出现过拟合问题，降低模型的评估效果。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本专利技术的目的在于提供一种基于不平衡数据的变压器健康状态评估方法，其具体思路为：构建多维信息的变压器数据集，利用最近邻本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于不平衡数据的变压器健康状态评估方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于不平衡数据的变压器健康状态评估方法，其特征在于：S1中变压器样本集包括如下特征参量：

3.如权利要求1所述的一种基于不平衡数据的变压器健康状态评估方法，其特征在于：S1中变压器健康状态等级划分健康、亚健康、注意、异常和严重这五个等级依据如下：

4.如权利要求1所述的一种基于不平衡数据的变压器健康状态评估方法，其特征在于：S2具体步骤如下：

5.如权利要求1所述的一种基于不平衡数据的变压器健康状态评估方法，其特征在于：S3构建基于Ligh...

【技术特征摘要】

1.一种基于不平衡数据的变压器健康状态评估方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于不平衡数据的变压器健康状态评估方法，其特征在于：s1中变压器样本集包括如下特征参量：

3.如权利要求1所述的一种基于不平衡数据的变压器健康状态评估方法，其特征在于：s1中变压器健康状态等级划分健康、亚健康、注意、异常和严重这五个等级依据如下：

4.如权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖才波，杨金鑫，蒋子豪，曾清霖，刘邦，王婉情，李兆国，
申请(专利权)人：南昌大学，
类型：发明
国别省市：