基于随机森林的变压器内局部放电源的预测方法及系统

本发明公开了一种基于随机森林的变压器内局部放电源的预测方法及系统，方法包括以下步骤：获取声学传感器从变压器模型中的局部放电源采集的信号数据；从每个声学传感器采集的数据中提取声学局部放电数据；从声学局部放电数据中选择特征集，将特征集输入随机森林分类器中进行训练和测试，识别出局部放电源的种类。通过基于可扩展假设检验的时间序列特征提取声学传感器中的声学局部放电数据，使用互信息法对特征进行选择后导入随机森林分类器中，经过对数据样本训练和测试从而鉴别出独立局部放电和耦合局部放电，提升了对局部放电源的识别能力，提高了对局部放电源的预测范围，极大地降低了成本以及训练分类器所需的时间。