支持向量机的变压器故障诊断

资 源 简 介

支持向量机的变压器故障诊断

详 情 说 明

基于支持向量机的变压器故障诊断是利用机器学习方法识别变压器潜在故障的技术方案。该方法通过分析变压器油中溶解气体数据（如H2、CH4、C2H4等）建立分类模型，能够有效区分正常状态与故障类型（如局部放电、过热等）。

核心思路是提取气体浓度比值作为特征向量，利用支持向量机（SVM）在高维空间构建最优分类超平面。SVM通过核函数（如RBF）处理非线性数据的特点尤其适合多气体参数组合的复杂故障模式。相比传统阈值法，该方法能融合多维度特征，显著提高诊断准确率。

实际应用中需注意样本不均衡问题，可采用SMOTE过采样或调整类别权重。该技术的优势在于小样本下的强泛化能力，适合电力系统对故障预警的高可靠性需求。未来可结合深度学习进一步优化特征提取环节。