基于机器学习的变压器寿命预测与健康评估

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。传统的人工检测方式效率低下且难以预测潜在故障。本项目基于公开的变压器故障数据集，采用机器学习方法构建预测模型，通过分析变压器油中溶解气体含量等16项关键指标，预测变压器的健康指数和剩余寿命。

数据集来自Mendeley Data平台，包含氢气(H2)、甲烷(CH4)、一氧化碳(CO)等气体浓度，以及功率因数、水分含量等关键参数。这些指标能有效反映变压器内部绝缘材料的老化程度和潜在故障类型。例如，乙炔(C2H2)含量的异常升高通常意味着电弧放电故障，而甲烷和乙烯的比例变化可能指示局部过热问题。

关键提示：溶解气体分析(DGA)是变压器故障诊断的黄金标准，不同故障类型会产生特征气体组合。理解这些气体指标的物理意义对模型优化至关重要。

2. 数据准备与探索性分析

2.1 数据获取与特征工程

原始数据集为CSV格式，包含以下关键字段：

• 气体含量：H2、O2、N2、CH4、CO、CO2、C2H4、C2H6、C2H2
• 电气参数：功率因数、界面电压、介电刚度
• 状态指标：DBDS(溶解气体比率)、水分含量
• 目标变量：健康指数(Health Index)、寿命预期(Life Expectation)

数据加载与初步处理代码如下：

python复制import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('Health_index.csv')
print(f"数据集形状: {df.shape}")
print(df.info())

# 缺失值检查函数
def check(df):
    null_values = df.isnull().sum()
    null_percent = null_values / len(df) * 100
    return pd.DataFrame({'缺失值数量':null_values, '缺失比例(%)':null_percent})

missing_data = check(df)
print(missing_data[missing_data['缺失值数量'] > 0])

2.2 数据可视化分析

通过Seabo