傳統(tǒng)分析方法：傳統(tǒng)三比值法、Rogers比值法等依賴氣體濃度比值判斷故障的方式，因存在編碼不完整、判定邊界絕對(duì)等缺陷，準(zhǔn)確率受限。其中三比值法準(zhǔn)確率約86.32%；而早期基于簡單模型的診斷方式表現(xiàn)更差，比如某基于支持向量機(jī)（SVM）的基礎(chǔ)模型，故障診斷整體準(zhǔn)確率僅90%，且故障變壓器的識(shí)別率僅80%。

 

搭配智能算法的優(yōu)化方法：隨著算法與檢測(cè)技術(shù)融合，準(zhǔn)確率大幅提升。像進(jìn)化k均值與專家子模型結(jié)合的方案，在IECTC10數(shù)據(jù)庫上準(zhǔn)確率達(dá)98.29%；內(nèi)嵌隨機(jī)森林算法的智能診斷系統(tǒng)，對(duì)6大類32種故障模式的典型故障識(shí)別準(zhǔn)確率≥98.5%；還有基于特征氣體關(guān)聯(lián)特征構(gòu)建的模糊推理系統(tǒng)，在特定故障時(shí)序數(shù)據(jù)測(cè)試中，準(zhǔn)確率更是達(dá)到100%；而氣相色譜儀結(jié)合數(shù)字化自動(dòng)比對(duì)與智能識(shí)別技術(shù)時(shí)，檢測(cè)準(zhǔn)確率也能提升到95%。

 

其他優(yōu)化模型方法：一些經(jīng)特征優(yōu)選和算法優(yōu)化的定制化模型也有出色表現(xiàn)。例如基于金豺優(yōu)化算法優(yōu)選特征量搭配天鷹算法優(yōu)化隨機(jī)森林的AO-RF模型，相比普通RF、SVM等模型，診斷準(zhǔn)確率可提高1.84%-15.86%；而基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和假設(shè)檢驗(yàn)的模型，最大診斷準(zhǔn)確性達(dá)88.9%，雖低于部分頂尖算法模型，但相比傳統(tǒng)方法仍有顯著提升。

 

不過上述準(zhǔn)確率是理想條件下的結(jié)果，實(shí)際應(yīng)用中，若存在取樣不規(guī)范、油樣運(yùn)輸振動(dòng)導(dǎo)致氣體逸散、載氣純度不足等問題，可能造成約23.7%的誤判案例，會(huì)顯著拉低最終故障判斷的準(zhǔn)確率。