基于多级二阶注意力孪生网络的小样本GIS局部放电诊断方法

作     者：王艳新 闫静 王建华 耿英三 Wang Yanxin;Yan Jing;Wang Jianhua;Geng Yingsan

作者机构：电力设备电气绝缘国家重点实验室(西安交通大学)西安710049 

基　　金：国家电网有限公司科技资助项目(5500-202199527A-0-5-ZN) 

出 版 物：《电工技术学报》 (Transactions of China Electrotechnical Society)

年 卷 期：2023年第38卷第8期

页      码：2255-2264页

摘      要：以数据驱动的智能故障诊断方法近年来取得了突飞猛进的发展,然而受现场复杂工况和小样本条件的制约,训练高精度、高鲁棒的气体绝缘组合电器(GIS)局部放电诊断模型仍然是一个挑战。为此,该文提出一种新颖的孪生网络用于小样本GIS局部放电诊断,其主要由两个相同结构、参数的特征提取器和一个度量学习器组成。在特征提取器设计中,引入多尺度卷积来挖掘局部放电信号中更全面的特征信息。同时引入二阶注意力模块以有效利用不同通道之间的相关信息,提取具有鉴别性和代表性的特征,增强模型的特征提取能力。度量学习器用来对度量特征的相似度进行判断,依此来比较和匹配目标任务下的样本来实现GIS局部放电诊断。实验结果表明,所提出的多级二阶注意力孪生网络在每类支撑集数量为5时便可达到93.76%的诊断精度,相比于其他方法而言优势明显,同时对非平衡样本具有很强的容错性,为现场小样本GIS局部放电高精度、高鲁棒诊断提供了解决思路。

主 题 词：孪生网络 多尺度卷积 二阶注意力模块 小样本 GIS局部放电 

学科分类：0710[理学-生物科学类] 0711[理学-心理学类] 0808[工学-自动化类] 080803[080803] 08[工学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.220104

馆 藏 号：203121213...