基于ADASYN数据平衡化的PSO-BPNN变压器套管故障诊断OA北大核心CSTPCD

变压器套管作为设备重要的绝缘部件,其绝缘性能直接影响着设备的安全运行。为诊断变压器套管绝缘状态,改善变压器套管油中溶解气体的小样本不平衡数据对变压器套管故障诊断结果的影响,使用粒子群优化结合反向传播神经网络(particle swarm optimization combined with back propagation neural network,PSO-BPNN)和自适应综合过采样(adaptive synthetic sampling,ADASYN)算法对变压器套管进行故障诊断。首先收集变压器套管的历史故障数据,建立具有明确故障类别的变压器套管油中溶解气体样本集,并通过ADASYN算法对原始数据中的少数类样本进行合成,得到平衡后的故障数据,然后将平衡后的油中溶解气体作为模型输入,故障状态作为标签输出,通过PSO-BPNN模型对变压器套管进行诊断,最后在原始样本集下使用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)、遗传结合反向传播神经网络(genetic combined with back propagation neural network,G-BPNN)算法、布谷鸟搜索结合反向传播神经网络(cuckoo search combined with back propagation neural network,CS-BPNN)算法以及PSO-BPNN模型对套管进行诊断。结果表明,针对变压器油纸套管绝缘状态进行故障诊断的多个模型中,基于ADASYN平衡数据后的PSO-BPNN模型和其他模型相比准确度最高,能有效减小小样本不平衡数据对诊断结果的影响,为判断变压器油纸套管绝缘性能提供了有效方法。