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为了提高对变压器罕见故障的诊断准确率，有效应对变压器油中溶解气体（DGA）数据存在的样本不均衡现象，提出了一种基于加权极限学习机（weighted extreme leaming machine，WELM）的变压器故障诊断方法。研究了加权极限学习机的参数对分类准确率的影响，明确了参数设置过程中的主要参数和次要参数；在此基础上提出了一种WELM的参数选择方法；给出了基于WELM的变压器故障诊断的基本流程与具体方法。实验结果表明，加权极限学习机在变压器故障诊断中具有易用性和有效性，并对少数类样本有更高的识别准