基于油中溶解气体含量特征的变压器绝缘故障XGBoost识别算法

来源：机械与电子杂志2026年第03期北京时间：

作者：邹光涛;龚石磊

单位：(国网江西省电力有限公司九江供电公司,江西 九江 332000)

摘要：针对复杂工况下的变压器绝缘故障漏检率高的问题,提出了基于油中溶解气体含量特征的变压器绝缘故障极限梯度提升(XGBoost)识别算法。利用油色谱仪采集变压器的油中溶解气体含量,构造特征谱图,从中提取均值、偏斜度和突出度等特征。选取加权核主成分分析方法对所提取的油中溶解气体含量特征进行低维映射,将低维映射结果输入XGBoost算法。XGBoost算法以分类与回归树(CART)作为基分类器,通过梯度提升方法集成多棵CART树,形成高精度的分类器。该算法通过迭代拟合残差来优化分类性能,构建正则化目标函数,通过加法学习方式,输出精准的变压器绝缘故障类型。实验结果表明,该算法能够精准识别电弧放电等多种变压器绝缘故障,识别置信度稳定在0.9~1.0区间。

关键词：油中溶解气体;含量特征;变压器;绝缘故障识别