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基于条件式Wasserstein生成对抗网络的电力变压器故障样本增强技术
基于条件式Wasserstein生成对抗网络的电力变压器故障样本增强技术
作者:
刘云鹏
和家慧
王权
许自强
赵军
高树国
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
变压器故障诊断
非均衡数据集
数据增强
条件式Wasserstein生成对抗网络
梯度惩罚
栈式自编码器
摘要:
数据非均衡问题是制约机器学习技术在电力变压器故障诊断领域中应用效果的关键因素.为克服传统过采样方法未考虑数据整体分布信息的缺陷,提出了一种基于深度学习的故障数据增强方法,以实现样本库的类别均衡化目标.首先,建立梯度惩罚优化的条件式 Wasserstein 生成对抗网络模型以指导多类别故障样本的生成过程,并克服了原始生成对抗网络模型的训练不稳定问题;然后,构建以油中溶解气体无编码比值为特征参量的栈式自编码器诊断模型,并进一步提出了基于数据增强方法的设备故障诊断技术框架;最后,选用由准确率、F1度量以及G-mean组成的评价指标体系对类别均衡化前后的模型诊断效果进行评估对比.算例研究结果表明,相较于传统过采样方法,提出的故障样本增强方法能够更为有效地改善诊断模型对于多数类的分类偏好问题,提升其整体分类性能,可作为电力变压器故障诊断的重要数据预处理环节.
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文献信息
篇名
基于条件式Wasserstein生成对抗网络的电力变压器故障样本增强技术
来源期刊
电网技术
学科
工学
关键词
变压器故障诊断
非均衡数据集
数据增强
条件式Wasserstein生成对抗网络
梯度惩罚
栈式自编码器
年,卷(期)
2020,(4)
所属期刊栏目
电力系统
研究方向
页码范围
1505-1513
页数
9页
分类号
TM721
字数
语种
中文
DOI
10.13335/j.1000-3673.pst.2019.2416
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘云鹏
171
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26.0
41.0
2
赵军
14
101
4.0
10.0
3
许自强
11
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高树国
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和家慧
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节点文献
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非均衡数据集
数据增强
条件式Wasserstein生成对抗网络
梯度惩罚
栈式自编码器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电网技术
主办单位:
国家电网公司
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-3673
CN:
11-2410/TM
开本:
大16开
出版地:
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
邮发代号:
82-604
创刊时间:
1957
语种:
chi
出版文献量(篇)
9975
总下载数(次)
39
总被引数(次)
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