基于SMOTE和决策树算法的电力变压器状态评估知识获取方法

被引：66

作者：

谢桦 ^{[1
]}

陈俊星 ^{[1
]}

赵宇明 ^{[2
]}

丁庆 ^{[2
]}

张沛 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京交通大学电气工程学院

[2] 深圳供电局有限公司

来源：

电力自动化设备 | 2020年 / 40卷 / 02期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

电力变压器; 知识获取; 决策树算法; SMOTE; 数据挖掘;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM41 [电力变压器];

学科分类号：

080810 [电力电子与电能变换];

摘要：

提出基于合成少数过采样技术(SMOTE)算法和决策树算法的电力变压器状态评估知识获取方法,首先针对变压器非正常状态样本数量较少的情况,采用SMOTE算法补充非正常状态样本数量,解决了变压器样本集类别不平衡问题。然后将变压器状态评估过程视为分类过程,利用决策树模型为白箱模型的特点,将变压器状态评估知识获取问题转化为构建决策树的问题。最后采用C4.5决策树算法构建决策树,从中提取变压器状态评估知识,得到关键变压器状态量和评估规则。以某地市级供电公司110 kV电压等级油浸式变压器实际数据开展实例分析,结果表明所提出的方法能实现状态评估知识的自动化获取,可以为该地区110 kV油浸式变压器的状态评估工作提供决策支持。

引用

页码：137 / 142+1 +1

页数：7

共 15 条

[1]

基于AdaBoost-RBF算法与DSmT的变压器故障诊断技术 [J].