【摘 要】
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变压器绕组松动故障给电力系统安全稳定埋下巨大隐患，目前缺乏切实有效的诊断方法。因此提出一种基于50 Hz倍频小波时频熵和RUSBoost的变压器绕组松动声纹识别方法。首先，针对变压器声纹特点提出50 Hz倍频小波时频熵，用于声纹信号特征提取。然后，针对变压器故障样本较少导致的样本不平衡的问题，提出基于RUSBoost模型的模式识别。最后，在现场实测数据的基础上验证了该方法的有效性。研究结果表明，所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51577050）； 国网江苏省电力公司科技项目（J2021053）；
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变压器绕组松动故障给电力系统安全稳定埋下巨大隐患，目前缺乏切实有效的诊断方法。因此提出一种基于50 Hz倍频小波时频熵和RUSBoost的变压器绕组松动声纹识别方法。首先，针对变压器声纹特点提出50 Hz倍频小波时频熵，用于声纹信号特征提取。然后，针对变压器故障样本较少导致的样本不平衡的问题，提出基于RUSBoost模型的模式识别。最后，在现场实测数据的基础上验证了该方法的有效性。研究结果表明，所提方法对变压器绕组不同松动程度的故障均能实现可靠诊断，平均识别准确率达到了98.9%。样本较少的75%松动和100%松动的识别准确率也分别高达97.2%和94.6%。相较于RF、DT、KNN以及SVM等传统模型，总体识别准确率至少提高3.3%,样本较少的75%松动和100%松动的识别准确率至少提高了2.8%和2.5%。
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