摘要
摘要：近年来，我国的电网工程建设不断增加，对电力变压器的应用也越来越广泛。电力变压器是电网运行非常重要的主设备，目前电力变压器现有运维相关的信息化手段和软硬件产品缺少较好的故障隐患预测能力，常规的机器学习方法需要大量的有效样本数据，对电力变压器只有少量故障数据可用的现实情况提出了挑战。文中以知识图谱技术为基础，结合梯度提升决策树，提出了结合变压器故障各影响因素以及历史运行数据的知识图谱少样本训练及故障预测方法。该方法在有限的变压器故障特征数据可用情况下，能够从一小组高维数据中学习，并在高准确率下实现对变压器的安全状态评估及故障分析。本文首先分析变压器设备故障概率计算方法研究现状，其次探讨变压器的故障预测，以供参考。
出版日期
2023年04月26日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
