少标签下油浸式变压器双层故障诊断模型

来源：电子测量技术杂志2023年第16期北京时间：

作者：汤茂祥，王聪，朱超平，马萍，王伟

单位：1.新疆大学电气工程学院 乌鲁木齐 830000; 2.新疆送变电有限公司 乌鲁木齐 830000

摘要：针对油浸式变压器数据样本标记困难，有标签样本数据量较少，传统故障诊断方法精度低的问题，提出了基于GBDT与Kmeans增益聚类的少标签下油浸式变压器双层故障诊断模型。首先，采用SAE对表征变压器状态的高维特征气体进行降维，去除冗余信息，得到包含变压器运行状态的低维特征向量作为后续分类器的输入；其次，构建双层故障诊断模型；针对无标签样本，引入GBDT方法作为所提模型首层，获取无标签样本的伪标签；为进一步提高诊断精度，提出基于无标记样本伪标签的Kmeans聚类增益，作为新的特征向量，输入末层模型Kmeans用以实现二次诊断的目的。实验分析表明，在少标签状态下，所提的方法可有效提升变压器故障诊断精度，相较于传统方法，在诊断精度上至少提升了6%。为少标签下的油浸式变压器故障诊断提供了新的思路。

关键词：油浸式变压器;故障诊断;少标签;K-means增益

基金资助：新疆维吾尔自治区自然科学基金青年项目(2022D01C89)、国家自然科学基金(52065064，51967019)项目资助