一種基于SAE-RF算法的配電變壓器故障診斷方法
陳錦鋒1，張軍財1，盧思佳2，高偉2，范賢盛1，陳致遠3
(1 國網福建南平供電公司，福建 南平 353000；2 福州大學 電氣工程與自動化學院，福建 福州 350108；
3 上海宏力達信息技術股份有限公司，上海 200030)
摘 要：為有效解決配電變壓器故障診斷中面臨的數據特征人工提取、機器學習調參困難等問題，提出了一種基于堆棧自編碼器（SAE）和隨機森林（RF）組合的配電變壓器故障診斷方法。建立SAE配電變壓器故障特征自動挖掘模型，利用大量的無標簽數據對SAE模型中的每一個自編碼器進行逐層無監督訓練，通過貝葉斯優化算法自動選擇模型的最優參數；通過有標簽數據對模型參數進行有監督細調，挖掘出能夠代表各種故障本質屬性的特征量；創建一個RF分類器對故障類型進行辨識，調參過程同樣實現參數的自動尋優。試驗結果表明，所提方法對配電變壓器故障診斷準確率達96.67%，顯著優于單獨使用SAE和RF的分類結果。
關鍵詞：配電變壓器；故障診斷；堆棧自編碼器；隨機森林；貝葉斯優化
中圖分類號：TM407；TM421 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2021)02-0017-07
A Novel Fault Diagnosis Method for Distribution Transformer Via Automatic
Feature Mining and Automatic Parameter Optimization
CHEN Jin-feng1, ZHANG Jun-cai1, LU Si-jia2, GAO Wei2, FAN Xian-sheng1, CHEN Zhi-yuan3
（1 State Grid Nanping Power Supply Company, Nanping 353000, China;
2 College of Electrical Engineering and Automation, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China;
3 Shanghai Holystar Information Technology Co., Ltd, Shanghai 200030, China）
Abstract: In order to effectively solve the problems of manual extraction of data features and difficulty of machine learning parameter adjustment in distribution transformer fault diagnosis, a fault diagnosis method for distribution transformer via the combination of stacked autoencoder (SAE) and random forest (RF) is proposed. First, a SAE model is established to realize automatic mining of distribution transformer fault characteristics, and a large number of unlabeled data is used to perform layer-by-layer unsupervised training of each auto-encoder in the model. After that, the optimal parameters of the model are automatically selected by Bayesian optimization algorithm. And then, fine-tune the model parameters through labeled data to mine features that can represent the essential attributes of various faults. Finally, an RF classifier is created to identify the fault type, and the parameter tuning process also realizes automatic parameter optimization. The test results show that the proposed method has an accuracy of 96.67% for distribution transformers fault diagnosis, which is significantly better than the results using SAE and RF alone.
Key words: distribution transformer; fault diagnosis; stacked auto-encoder (SAE); random forest (RF); Bayesian optimization
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