关键词:
机器学习
变压器
故障诊断
优化模型
摘要:
近几年,对于变压器故障诊断的研究逐渐增加,提高其诊断准确率具有明确的价值。以往常用的诊断方法虽然具有一定准确率,但效率较低,缺乏时效性。随着对于机器学习的相关研究不断深入,其在变压器故障诊断中的应用逐渐被发现。基于机器学习,分别在K邻近(K-Nearest Neighbors,KNN)算法、决策树(Decision Tree,DT)算法、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法方面搭建了诊断模型,并进行了纵横交叉优化(Crisscross Optimization,CSO)算法的超参数优化模型搭建。最后,经过仿真实验验证可知,经CSO优化后,3种诊断模型的准确率和平均诊断时间均得到了有效提高。