气体分析仪多通过油中溶解气体分析（DGA）判断变压器故障，其准确率并非固定值，受分析方法、仪器性能及操作规范等因素影响，传统方法准确率多在80%-86%左右，搭配智能算法的优化方案准确率可提升至95%以上，部分优化模型甚至接近100%，具体差异如下：
传统分析方法：传统三比值法、Rogers比值法等依赖气体浓度比值判断故障的方式，因存在编码不完整、判定边界绝对等缺陷，准确率受限。其中三比值法准确率约86.32%；而早期基于简单模型的诊断方式表现更差，比如某基于支持向量机（SVM）的基础模型，故障诊断整体准确率仅90%，且故障变压器的识别率仅80%。
搭配智能算法的优化方法：随着算法与检测技术融合，准确率大幅提升。像进化k均值与专家子模型结合的方案，在IECTC10数据库上准确率达98.29%；内嵌随机森林算法的智能诊断系统，对6大类32种故障模式的典型故障识别准确率≥98.5%；还有基于特征气体关联特征构建的模糊推理系统，在特定故障时序数据测试中，准确率更是达到100%；而气相色谱仪结合数字化自动比对与智能识别技术时，检测准确率也能提升到95%。
其他优化模型方法：一些经特征优选和算法优化的定制化模型也有出色表现。例如基于金豺优化算法优选特征量搭配天鹰算法优化随机森林的AO-RF模型，相比普通RF、SVM等模型，诊断准确率可提高1.84%-15.86%；而基于贝叶斯网络和假设检验的模型，最大诊断准确性达88.9%，虽低于部分顶尖算法模型，但相比传统方法仍有显著提升。
不过上述准确率是理想条件下的结果，实际应用中，若存在取样不规范、油样运输振动导致气体逸散、载气纯度不足等问题，可能造成约23.7%的误判案例，会显著拉低最终故障判断的准确率。
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