傳統分析方法：傳統三比值法、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、判定邊界絕對等缺陷，準確率受限。其中三比值法準確率約86.32%；而早期基于簡單模型的診斷方式表現更差，比如某基于支持向量機（SVM）的基礎模型，故障診斷整體準確率僅90%，且故障變壓器的識別率僅80%。

 

搭配智能算法的優化方法：隨著算法與檢測技術融合，準確率大幅提升。像進化k均值與專家子模型結合的方案，在IECTC10數據庫上準確率達98.29%；內嵌隨機森林算法的智能診斷系統，對6大類32種故障模式的典型故障識別準確率≥98.5%；還有基于特征氣體關聯特征構建的模糊推理系統，在特定故障時序數據測試中，準確率更是達到100%；而氣相色譜儀結合數字化自動比對與智能識別技術時，檢測準確率也能提升到95%。

 

其他優化模型方法：一些經特征優選和算法優化的定制化模型也有出色表現。例如基于金豺優化算法優選特征量搭配天鷹算法優化隨機森林的AO-RF模型，相比普通RF、SVM等模型，診斷準確率可提高1.84%-15.86%；而基于貝葉斯網絡和假設檢驗的模型，最大診斷準確性達88.9%，雖低于部分頂尖算法模型，但相比傳統方法仍有顯著提升。

 

不過上述準確率是理想條件下的結果，實際應用中，若存在取樣不規范、油樣運輸振動導致氣體逸散、載氣純度不足等問題，可能造成約23.7%的誤判案例，會顯著拉低最終故障判斷的準確率。