| 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: |
|
| 摘要点击次数: 570 |
| 全文下载次数: 0 |
| 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: |
| |
| 查看全文 查看/发表评论 下载PDF阅读器 |
|
|
|
