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摘要
针对现阶段油浸式变压器故障复杂性导致诊断精度不高的问题，提出一种基于主元分析（PCA）与麻雀搜索算法-轻量级梯度提升机（SSA-LightGBM）的油浸式变压器故障诊断方法。采集油中溶解气体数据，结合无编码比值方法构建17维故障特征矩阵，并对特征矩阵进行标准化处理得到联合特征。利用主元分析法进行特征融合，消除变量之间的信息冗余，构造融合特征。构建基于SSA-LightGBM变压器诊断模型，并采用十折交叉验证法验证该模型的分类能力。试验结果表明：提出的模型平均故障诊断精度为93.6%，与GA-LightGBM和GWO-LightGBM故障诊断模型相比，诊断精度分别提高了8.1和5.7百分点，验证了该方法能够有效提高油浸式变压器的故障诊断性能。
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