A Hybrid Regression Model to Estimate Remaining Useful Life of Transformer Liquid
Notice bibliographique
Résumé
The prediction of the remaining useful life (RUL) of transformer oil helps in condition monitoring and health monitoring of oil-filled power transformers. However, the prediction of RUL depends on the ageing condition of the insulation system. In this paper, a novel hybrid machine learning (ML)-based regression model is developed for predicting the RUL of the insulating oil in years. A total of 26 features have been taken from different chemical and physical properties and indices of mineral oil. Later, features are selected using the Pearson correlation coefficient and conditional mutual information-based feature selection (CMIFS) techniques. Finally, a hybrid algorithm consisting of support vector regression (SVR), k-nearest neighbor (k-NN), multiple layer perceptron (MLP), ridge regression (RR), ElasticNet, Adaptive Boosting (AdaBoost), and extreme gradient boost (XGBoost) are used to predict the RUL of the oil. The performance of the hybrid model is analyzed by root mean square error (RMSE), root mean square logarithmic error (RMSLE), mean absolute error (MAE), and correlation coefficient (R2). The comparison with the individual base regression algorithm showed that the hybrid model performed better. The present study adds to the arguments that data-driven intelligent monitoring systems are essential for the safe and efficient health monitoring of transformers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».