基于贝叶斯优化XGBoost算法的变压器故障诊断Diagnosis on Transformer Fault Based on Bayesian Optimization XGBoost Algorithm
贾皓阳,钱宇
摘要(Abstract)：
为提升对高能放电等小样本故障诊断的敏感度，提出基于贝叶斯优化极端梯度提升算法（BO-XGBoost）的变压器故障诊断模型。分析了贝叶斯优化XGBoost算法的基本原理和基于该算法进行变压器故障诊断的流程，选取259组故障样本，探讨了该模型的具体应用，并将其与XGBoost、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、K邻近法（KNN）等模型进行对比。结果表明，BO-XGBoost模型在变压器故障诊断中的精度为98.08%，比前述模型的诊断精度分别提高了5.77%、27.42%、22.58%、19.5%。
关键词(KeyWords)： 变压器故障诊断;贝叶斯优化算法;XGBoost算法;油中溶解气体;故障类型;诊断流程;诊断精度;对比分析
基金项目(Foundation):
作者(Author): 贾皓阳,钱宇
DOI: 10.13681/j.cnki.cn41-1282/tv.2023.02.008
参考文献(References)：
- [1] HU Hao, MA Xin, SHANG Yizi. A novel method for transformer fault diagnosis based on refined deep residual shrinkage network[J]. IET Electric Power Applications,2021(2):206-223.
- [2]林凡勤，李明明，郭红．变压器故障诊断技术综述[J]．计算机与现代化，2022(3):116-126.
- [3]任双赞，徐尧宇，李元，等．应用于油中溶解气体分析的深度信念网络与典型神经网络对比研究[J]．高压电器，2020,56(9):39-45.
- [4]张玉欣，程志峰，徐正平，等．参数寻优支持向量机在基于光声光谱法的变压器故障诊断中的应用[J]．光谱学与光谱分析，2015,35(1):10-13.
- [5]王雪，韩韬．基于贝叶斯优化随机森林的变压器故障诊断[J]．电测与仪表，2021, 58(6):167-173.
- [6]张镱议，彭鸿博，李昕，等．基于DGA特征量优选与改进磷虾群算法优化支持向量机的变压器故障诊断模型[J]．电测与仪表，2019,56(21):110-116.
- [7]马鑫，尚毅梓，胡昊，等．基于数据特征增强和残差收缩网络的变压器故障识别方法[J]．电力系统自动化，2022,46(3):175-183.
- [8] CHEN Tianqi,GUESTRIN C.XGBoost:a scalable tree boostingsystem[C].Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD Inter-national Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.New York,USA:ACM,2016:785-794.
- [9] WU Zhanhong. Improved Genetic Algorithm and XGBoost Classifier for Power Transformer Fault Diagnosis[J]. Frontiers in Energy Research, 2021(10):56-67.
- [10] RAICHURA MAULIK, CHOTHANI NILESH,PATEL DHARMESH. Efficient CNN-XGBoost technique for classification of power transformer internal faults against various abnormal conditions[J]. IET Generation, Transmission&Distribution, 2021, 15(5):972-985.
- [11]江敏，陈一民．贝叶斯优化算法的发展综述[J]．计算机工程与设计，2010,31(14):3 254-3 259.
- [12]孙斌，储芳芳，陈小惠．基于贝叶斯优化XGBoost的无创血压预测方法[J]．电子测量技术，2022,45(7):68-74.
- [13]周旭，王认卓，代亚勋，等．基于BO-XGBoost的煤自燃分级预警研究[J]．煤炭工程，2022,54(8):108-114.
- [14]张又文，冯斌，陈页．基于遗传算法优化XGBoost的油浸式变压器故障诊断方法[J]．电力自动化设备，2021,41(2):200-206.
- [15]张鹏，齐波，李成榕，等．电力变压器油中溶解气体特性影响因素的量化分析[J]．中国电机工程学报，2021,41(10):3 620-3 631.
- [16]田晓飞．基于改进蝙蝠算法优化支持向量机的变压器故障诊断研究[J]．黑龙江电力，2019,41(1):11-15.