进行变压器故障的预测

资 源 简 介

进行变压器故障的预测

详 情 说 明

变压器故障预测是电力系统中预防性维护的重要环节，通过机器学习方法可以有效提前发现潜在问题。整个预测流程可以分为几个关键步骤。

首先是数据准备阶段，需要将收集到的变压器故障样本数据划分为训练集和测试集。合理的划分比例通常是7:3或8:2，确保模型既有足够的数据学习，又能有效验证泛化能力。

接下来进行数据预处理，归一化处理是必不可少的步骤。由于变压器监测数据可能包含不同量纲的特征，如温度、电压等，通过归一化可以将所有特征缩放到相同的数值范围，避免某些特征因数值较大而主导模型训练。

模型参数优化是预测准确性的关键。采用网格搜索法对模型的核心参数c和g进行寻优，c参数控制模型的容错能力，g参数影响决策边界的形状。通过交叉验证在预设的参数范围内寻找最佳组合，使模型达到最优性能。

最后使用训练好的模型进行故障预测。经过上述处理后的模型能够准确识别变压器的运行状态，对潜在故障发出预警。这种方法相比传统阈值报警更加智能，能发现更复杂的异常模式。