[发明专利]一种基于代价敏感和集成学习的变压器故障诊断方法在审

专利信息
申请号: 202010721965.5 申请日: 2020-07-24
公开(公告)号: CN111860658A 公开(公告)日: 2020-10-30
发明(设计)人: 刘云鹏;和家慧;刘一瑾;王权 申请(专利权)人: 华北电力大学(保定)
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06Q10/00;G06Q50/06
代理公司: 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 代理人: 李兴林
地址: 071000 河北*** 国省代码: 河北;13
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摘要: 发明公开了一种基于代价敏感和集成学习的变压器故障诊断方法,该方法包括:对多种变压器故障数据进行预处理,分为训练样本集和测试集;基于AdaCost算法建立变压器故障诊断模型;使用分布权重为Dt的训练样本集训练得到弱学习器ht(x);计算ht(x)的学习误差率和在形成强分类器过程中所占的权重;引入代价因子,更新训练样本集中各样本的权重分布;反复迭代,直至学习误差率满足误差率要求的迭代次数,形成强学习器;将测试集输入所述强学习器中,进行投票确定故障类型。本发明提供的基于代价敏感和集成学习的变压器故障诊断方法,基于AdaCost算法,解决不平衡数据集下分类器整体精度低的问题,进而提高故障判断准确性。
搜索关键词: 一种 基于 代价 敏感 集成 学习 变压器 故障诊断 方法
【主权项】:
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