基于Logistic Regression的变压器寿命预测实践

1. 变压器寿命预测项目概述

变压器作为电力系统的核心设备，其运行状态直接影响电网安全。我在某电力设备公司做数据分析时，经常遇到运维部门提出的一个经典问题："这台变压器还能撑多久？"传统的定期检修方式成本高且效率低，于是我们尝试用机器学习方法预测变压器剩余寿命。

这个项目使用Python构建了一个基于Logistic Regression的预测模型，虽然最终效果一般（准确率约72%），但作为基线模型很有参考价值。特别适合想入门设备预测性维护的数据分析师，通过这个案例可以掌握从数据清洗到模型对比的完整流程。

2. 数据准备与特征工程

2.1 数据来源与清洗

我们使用的数据集包含300台油浸式变压器10年的运行记录，主要字段包括：

• 电气参数：负载率、绕组温度、油温
• 化学指标：油中溶解气体含量（H2、CH4、C2H6等）
• 维护记录：检修次数、部件更换情况
• 寿命标签：0（剩余寿命>5年）、1（剩余寿命≤5年）

数据清洗时遇到几个典型问题：

1. 传感器缺失值：采用滑动窗口均值填充（窗口大小=7天）
2. 异常值处理：对油中气体含量使用3σ原则剔除
3. 时间对齐：将不同采样频率的数据统一为日粒度

python复制# 缺失值处理示例代码
def fill_missing(df):
    # 数值型字段用7天滑动均值填充
    num_cols = ['load_rate', 'oil_temp', 'h2_content']
    df[num_cols] = df[num_cols].fillna(df[num_cols].rolling(7, min_periods=1).mean())
    
    # 类别型字段用众数填充
    cat_cols = ['cooling_type', 'manufacturer']
    for col in cat_cols:
        df[col] = df[col].fillna(df[col].mode()[0])
    return df

2.2 关键特征构建

除了原始字段，我们构造了三个重要衍生特征：

1. 故障发展速率：计算关键指标（如H2含量）的近期斜率
2. 负载波动系数：负载率的标准差与均值之比