基于多特征的变压器故障免疫诊断方法研究的中期报告本研究旨在针对变压器故障诊断中存在的一些问题，开展多特征的变压器故障免疫诊断方法的研究。通过分析变压器故障时的一系列特征，建立故障特征库，提高故障诊断的准确率和精度。在研究的初期，我们通过搜集了相关文献，了解了目前变压器故障诊断领域的现状和存在的问题。同时我们也对变压器故障的常见特征进行了分析和分类，为后续的故障特征库建立提供了依据。在中期研究中，我们主要开展了如下工作：1.分析并收集了多个不同型号、不同类型的变压器数据，对数据进行筛选和预处理，提取出有效特征，并进行了归一化处理。2.建立了多种故障特征识别模型，包括支持向量机模型、朴素贝叶斯模型、决策树模型等，并对模型的准确率和精度进行了比较。3.对模型进行改进，采用了遗传算法进行模型参数的优化，提高了诊断的准确性和鲁棒性。4.建立了故障特征库，并通过实验数据验证了特征库的有效性和可靠性。总结来说，本研究通过对变压器故障的多特征进行分析和建模，提出了一种有效的变压器故障免疫诊断方法，并建立了故障特征库，为实现变压器故障自动诊断提供了依据和支持。未来我们将在此基础上进一步深入研究，提高模型的准确率和可靠性，为电力行业的智能化转型提供更为精确的诊断技术。