基于优化Focal-XGBoost的变压器状态声振识别模型

受数据样本难以区分和数据平衡性不佳影响,采用声振信号的变压器状态识别模型往往准确率低下。针对这一问题,引入了Focal损失,根据样本训练过程的准确度动态反馈权重,从而构成了Focal-XGBoost优化模型。先通过一组贴合变压器频谱的滤波器充分提取声振信号有效信息,再作XGBoost-PCA筛选降低样本维度。然后采用Focal损失优化原模型中的Softmax目标函数形成Focal-XGBoost模型,并在输入上述样本后根据准确率波动作Focal的超参数优化,进而输出变压器状态识别结果。10 kV和110 kV变压器的试验结果表明,相较传统SVM、KNN等学习模型,Focal-XGBoost减少了XGBoost测试样本中难分样本的误分量44.7%,从而使模型识别准确率更高;此外,非均匀提取在平均精度损失低于0.5%的基础上压缩50%样本空间,进一步降低了模型训练成本。