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摘要：功率变压器在电能的有效和可靠分布中起关键作用。及时检测和诊断变压器中的故障对于预防昂贵的停机时间至关重要，确保安全和维持电力系统的完整性。变压器中故障识别的传统方法通常依赖于手动检查和定期测试，这可能是耗时的，劳动的，并且容易受到人为错误。机器学习（ML）技术提供了有前途的解决方案，用于自动化故障检测和功率变压器中的诊断过程。近年来，机器学习（ML）技术已成为自动化故障检测和功率变压器诊断过程的有希望的工具。mL算法可以分析从变压器传感器收集的大量数据，以识别指示各种故障的模式，包括绕组故障，绝缘降解和过热。通过利用ML，公用事业和运营商可以朝着预测和主动的维护策略迈进，最大程度地降低了灾难性失败的风险并优化资产绩效。本文对应用ML算法在功率变压器中的故障识别中的最新进步进行了全面综述。它探讨了各种ML技术，包括受监督和无监督的学习，强化学习和深度学习，突出了它们在变形金刚故障检测中的优势和局限性。本文讨论了数据可用性，模型的解释性和概括，以应对这些挑战并解锁ML在增强电力系统的可靠性和效率方面的全部潜力。
电源变压器中故障识别的机器学习
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