基于分类决策树算法的电力变压器故障诊断研究

电力变压器是电力系统稳定运行中最为重要的电力设备。对电力变压器的故障识别,一直是所有电力工作的重中之重。近些年随着人工智能的发展,许多智能算法被引入电力变压器故障研究当中。本文提出一种基于决策树算法的电力变压器故障诊断模型,与其他分类模型相比,该模型具有分类精度高、计算速度快、不需要任何领域知识和参数假设、易于实现等优点。通过对实际的故障样本进行诊断,并与支持向量机算法对比,验证了该算法的优越性。