一种基于随机森林的油浸式电抗器热点反演方法

本发明公开了一种基于随机森林的油浸式电抗器热点反演方法，包括以下步骤：首先建立电抗器流场‑温度场模型，计算电抗器温度场数据；根据计算结果中电抗器内部油流特征初步筛选油箱壁测温点，然后使用拉丁超立方抽样方法获取不同工况下的样本数据集；通过随机森林算法以样本数据集为样本，对初步筛选出的油箱壁测点进行再次筛选，并根据测温点特征重要性对油箱壁测温点进行排序；建立GA‑BP神经网络模型，以不同测点组合下的油箱壁测点为输入，以计算所得样本为数据集进行训练；根据训练所得误差指标为依据，确定最优油箱壁测温点组合。本发明能够改进现有技术的不足，实现对油箱外壁测温点的优化选择，提高温度场反演的精度，为电抗器的安全运行提供可靠的温度监测手段。