钱少锋,方涛,王祯,王翠娥,乔焕伟.基于LightGBM 的变压器故障预测在数字孪生变电站中的应用[J].电工技术,2022(12):85-87
基于LightGBM 的变压器故障预测在数字孪生变电站中的应用
  
DOI:10.19768/j.cnki.dgjs.2022.12.027
中文关键词:  LightGBM  故障预测  数字孪生变电站  油中溶解气体
英文关键词:
基金项目:
作者单位
钱少锋 国网杭州供电公司 
方涛 国网杭州供电公司 
王祯 北京清玉德科技有限公司 
王翠娥 北京清玉德科技有限公司 
乔焕伟 北京清玉德科技有限公司 
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中文摘要:
      变压器是变电站中主要设备之一,其安全运行对于变电站的运转起着至关重要的作用,因此对变压器故障进行预测对保障变压器的平稳运行有着重要意义.提出基于 LightGBM 的预测模型,将其应用在实际数字孪生变电站中.首先对特征量进行选择,并使用 PCA 对数据进行降维;其次用 LightGBM 算法构建模型并对测试样本进行模型精准度验证,证明了算法的可用性;最后与其他机器学习算法对比,分析模型的不足,并对 LightGBM 算法在变压器故障预警中的深入应用提出了改进方向.
英文摘要:
      
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