介绍了目前常用的变压器油中溶解气体分析方法的不足之处,针对油色谱在线监测系统产生的大量数据,尝试运用机器学习算法进行变压器故障诊断判别。由于变压器故障诊断中存在的小样本特点,运用一般的机器学习算法泛化能力差,通过运用XGBoost方法来拟合模型,并与几种常见的机器学习算法性能进行了比较,实验结果证明采用XGBoost提取特征的方法加上简单分类器可以达到很好的效果。
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