一种基于LGEO-gcForest的油浸式变压器故障诊断方法
摘要文本
本发明属于变压器故障诊断技术领域，涉及一种基于LGEO‑gcForest的油浸式变压器故障诊断方法，根据变压器的油中溶解气体数据样本，计算油中溶解气体的非编码比值，将非编码比值标准化，并划分训练集和测试集；将gcForest模型的多粒度扫描窗口大小和级联森林允许的最大级联数作为寻优参数，并以gcForest模型的故障诊断准确率作为适应度；使用金鹰优化算法对gcForest模型进行优化，返回最优参数；根据返回的最优参数构建LGEO‑gcForest故障诊断模型，用于获取变压器故障诊断结果。本发明通过优化gcForest模型的关键参数，可以提高变压器故障诊断的准确性。。 （macrodatas.cn）
申请人信息
- 申请人:国网湖北省电力有限公司超高压公司; 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院; 南昌工程学院
- 申请人地址:430000 湖北省武汉市汉阳区五里墩二合村60-65号
- 发明人: 国网湖北省电力有限公司超高压公司; 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院; 南昌工程学院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于LGEO-gcForest的油浸式变压器故障诊断方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311632988.9 |
| 申请日 | 2023/11/29 |
| 公告号 | CN117708696A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | G06F18/2415 |
| 权利人 | 国网湖北省电力有限公司超高压公司; 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院; 南昌工程学院 |
| 发明人 | 罗浪; 邓华璞; 杜军; 杨丰帆; 张子熙; 武晓蕊; 赵泽予; 李佳; 吴荻玮; 高牧风; 何琦; 潘晓璐; 贺佳慧; 童歆; 张露; 李旭东; 袁军; 侯成; 吕嘉威; 许志浩; 康兵; 丁贵立; 王宗耀 |
| 地址 | 湖北省武汉市汉阳区五里墩二合村60-65号; 湖北省武汉市洪山区徐东大街227号; 江西省南昌市高新区天祥大道289号 |
专利主权项内容
1.一种基于LGEO-gcForest的油浸式变压器故障诊断方法，其特征在于，步骤如下：步骤S1 : 根据变压器的油中溶解气体数据样本，计算油中溶解气体的非编码比值，并标记故障类型；步骤S2 : 将非编码比值标准化，并将标准化后的数据划分为训练集和测试集；步骤S3 : 初始化gcForest模型的两个参数：多粒度扫描窗口大小和级联森林允许的最大级联数，然后将训练集输入到构建好的gcForest模型；步骤S4 : 将gcForest模型的多粒度扫描窗口大小和级联森林允许的最大级联数作为寻优参数，并以gcForest模型的故障诊断准确率作为适应度；使用金鹰优化算法对gcForest模型进行优化，返回最优参数，包括最优的多粒度扫描窗口大小和最优的级联森林允许的最大级联数；步骤S5 : 根据返回的最优参数构建LGEO-gcForest故障诊断模型，输入测试集，获取变压器故障诊断结果，验证准确率；将未知故障类别的油中溶解气体数据转换成非编码比值，输入验证准确率合格的LGEO-gcForest故障诊断模型，获取变压器故障诊断结果。