[发明专利]一种基于随机森林的变压器故障诊断方法在审
| 申请号： | 201711336821.2 | 申请日： | 2017-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN108197639A | 公开（公告）日： | 2018-06-22 |
| 发明（设计）人： | 张彩霞;王向东;张文生;文雪芹;刘国文;李斌 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/50 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 谢泳祥 |
| 地址： | 528000 广东省佛山市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于随机森林的变压器故障诊断方法，包括：采集变压器中绝缘油中故障气体浓度数据以及对应的故障类别作为训练样本；根据所述训练样本按照决策树的生成步骤建立故障决策树；根据故障决策树建立随机森林模型；采集未知故障类别的故障气体浓度数据，输入到所述随机森林模型，以所述随机森林模型得到故障类别。利用变压器中绝缘油中故障气体浓度数据作为训练样本建立的随机森林模型，对整个变压器故障有精确的诊断，而且稳定性高，可应用于变压器诊断技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 随机森林 故障气体 浓度数据 训练样本 变压器故障诊断 故障决策树 故障类别 绝缘油 变压器故障 变压器诊断 采集变压器 生成步骤 决策树 变压器 采集 诊断 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于随机森林的变压器故障诊断方法，其特征在于，采集变压器中绝缘油中故障气体浓度数据以及对应的故障类别作为训练样本；根据所述训练样本按照决策树的生成步骤建立故障决策树；根据故障决策树建立随机森林模型；采集未知故障类别的故障气体浓度数据，并输入到所述随机森林模型，以所述随机森林模型得到故障类别。
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