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基于DGA和改进SMOTE的小样本变压器故障诊断方法
被引量：
4
1
作者
邹德旭
徐赫
+6 位作者
权浩
尹建华
周涛
彭庆军
王山
代维菊
洪志湖
《广东电力》
北大核心
2024年第7期118-126,共9页
电力变压器故障诊断方法受样本数量和数据质量问题影响显著,现有小样本学习方法由于合成样本质量不高,往往无法实际应用,进而导致智能诊断算法难以在数据少的情况下实现对变压器的诊断。为了解决传统过采样算法合成样本质量不足导致无...
电力变压器故障诊断方法受样本数量和数据质量问题影响显著,现有小样本学习方法由于合成样本质量不高,往往无法实际应用,进而导致智能诊断算法难以在数据少的情况下实现对变压器的诊断。为了解决传统过采样算法合成样本质量不足导致无法实现准确的故障诊断的问题,提出一种基于改进合成少数过采样技术和深度学习的变压器故障诊断模型。首先,通过合成少数过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)对训练集进行数据扩充;其次,基于余弦相似度实现合成样本优选,增强合成样本质量;最后,通过卷积神经网络模型对测试集进行分类预测。在某变电站实测数据下进行分析和验证,并与传统的方法进行对比。结果表明,所提方法提高了故障诊断的精度。
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关键词
变压器
故障诊断
合成样本优选
过采样
深度学习
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职称材料
题名
基于DGA和改进SMOTE的小样本变压器故障诊断方法
被引量：
4
1
作者
邹德旭
徐赫
权浩
尹建华
周涛
彭庆军
王山
代维菊
洪志湖
机构
重庆大学电气工程学院
南方电网云南电网有限责任公司电力科学研究院
南京理工大学自动化学院
出处
《广东电力》
北大核心
2024年第7期118-126,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51907090)
云南电网有限责任公司科技项目(YNKJXM20220009)。
文摘
电力变压器故障诊断方法受样本数量和数据质量问题影响显著,现有小样本学习方法由于合成样本质量不高,往往无法实际应用,进而导致智能诊断算法难以在数据少的情况下实现对变压器的诊断。为了解决传统过采样算法合成样本质量不足导致无法实现准确的故障诊断的问题,提出一种基于改进合成少数过采样技术和深度学习的变压器故障诊断模型。首先,通过合成少数过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)对训练集进行数据扩充;其次,基于余弦相似度实现合成样本优选,增强合成样本质量;最后,通过卷积神经网络模型对测试集进行分类预测。在某变电站实测数据下进行分析和验证,并与传统的方法进行对比。结果表明,所提方法提高了故障诊断的精度。
关键词
变压器
故障诊断
合成样本优选
过采样
深度学习
Keywords
transformer
fault diagnosis
synthetic sample preference
oversampling
deep learning
分类号
TM407 [电气工程—电器]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于DGA和改进SMOTE的小样本变压器故障诊断方法
邹德旭
徐赫
权浩
尹建华
周涛
彭庆军
王山
代维菊
洪志湖
《广东电力》
北大核心
2024
4
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