基于大数据分析的电力变压器故障诊断优化研究

作　　者： 陈志刚

摘　　要： 电力变压器作为电力系统中的关键设备，其故障诊断直接关系到电网的安全稳定运行。传统的故障诊断方法往往难以满足多样化故障类型和复杂运行环境的需求，且缺乏足够的实时性和准确性。文章结合大数据分析技术，提出了一种基于机器学习和深度学习的智能故障诊断方法。通过大数据技术提取变压器故障特征，构建基于随机森林和 XGBoost 的诊断模型，并设计相应的诊断系统架构。实验结果表明，所提出的模型在准确性、实时性和可扩展性方面均优于传统方法，尤其是 XGBoost 算法在故障分类中的表现明显优越。实验验证了该方法在电力变压器故障诊断中的有效性，为电力系统的智能运维提供了技术支持。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-03