【摘 要】
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变压器是变电站中主要设备之一，其安全运行对于变电站的运转起着至关重要的作用，因此对变压器故障进行预测对保障变压器的平稳运行有着重要意义。提出基于LightGBM的预测模型，将其应用在实际数字孪生变电站中。首先对特征量进行选择，并使用PCA对数据进行降维；其次用LightGBM算法构建模型并对测试样本进行模型精准度验证，证明了算法的可用性；最后与其他机器学习算法对比，分析模型的不足，并对LightG
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变压器是变电站中主要设备之一，其安全运行对于变电站的运转起着至关重要的作用，因此对变压器故障进行预测对保障变压器的平稳运行有着重要意义。提出基于LightGBM的预测模型，将其应用在实际数字孪生变电站中。首先对特征量进行选择，并使用PCA对数据进行降维；其次用LightGBM算法构建模型并对测试样本进行模型精准度验证，证明了算法的可用性；最后与其他机器学习算法对比，分析模型的不足，并对LightGBM算法在变压器故障预警中的深入应用提出了改进方向。
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