基于主成分分析和梯度提升树的变电设备状态评价

作者：马洪斌; 王文峰; 石峰; 杨飞; 郇帅

来源：电力大数据, 2022, 25(04): 48-55.

DOI：10.19317/j.cnki.1008-083x.2022.04.004

• 电力大数据
• 变电设备
• 主成分分析
• 交叉验证
• 梯度提升树

变电设备作为电网中的重要组成部分，其及时、准确的监测对于保障电网安全具有重要意义。目前对于变电设备的监测主要是通过日常巡视结合例行试验的方式，对设备运行状态监测存在延迟性和不全面性。本文通过大数据分析技术，依托变电设备的大量参数数据、运行数据、检修数据、试验数据等构建特征数据集，采用非参数检验方法对各参数进行校验，利用主成分分析对特征集进行降维处理，得到新的表征设备状态的特征数据集进行状态评价分析。通过采用梯度提升树构建设备状态评价模型，并结合交叉验证分析评估训练误差和泛化误差，通过与神经网络、支持向量机等其他分类模型进行比较分析，经测试数据验证，其预测结果具有较高的准确性。通过大数据分析技术与设备监测相结合，提高了设备状态监测的准确率，具有较好的推广应用价值。