一种基于DeepSeek大模型的变压器故障预测方法

本发明公开一种基于DeepSeek大模型的变压器故障预测方法，包括步骤：采集变压器故障相关原始数据；对变压器故障相关原始数据采用分层随机抽样的方法进行划分，划分为训练集和验证集，对训练集按照故障和正常样本的类别对原始训练数据集进行分层，分为二次采样子集和单次采样子集；对二次采样子集采用改进的SMOTE算法增加故障样本数据；对单次采样子集采用基于聚类的筛选算法筛选正常样本数据；对二次采样子集和单次采样子集的数据集平衡程度进行评估；将二次采样后子集和单次采样子集合并，形成最终的训练数据集；利用DeepSeek模型识别数据中的深层特征，提取对变压器故障预测有相关性高的特征信息；将深层特征输入集成多个学习模型中预测得到最终预测结果。