基于生成对抗网络的变压器局部放电图谱生成方法技术

本发明专利技术公开了基于生成对抗网络的变压器局部放电图谱生成方法，如下：S1、将收集的带有标签的变压器局部放电图谱作为输入样本集；S2、对带有标签的变压器局部放电图谱进行灰度化处理；S3、设定随机噪声，将高斯噪声作为要输入的随机噪声；设定生成器的损失函数，得到生成器，将经灰度化处理后的局部放电图谱和随机噪声作为生成器的输入，经过生成器后产生伪样本；S4、设定判别器的损失函数，生成判别器，将S3产生的伪样本和原始局部放电图谱作为判别器的输入进行判定，进行参数确定；S5、参数确定后别器输出1则输出得到的生成对抗网络的变压器局部放电图谱，输出0则舍弃。该方法能够准确的生成研究者所需要的局部放电图谱。

Partial Discharge Map Generation Method of Transformer Based on Generating Countermeasure Network

【技术实现步骤摘要】
基于生成对抗网络的变压器局部放电图谱生成方法
本专利技术属于变压器在线监测方法
，具体涉及一种基于生成对抗网络的变压器局部放电图谱生成方法。
技术介绍
变压器是电力系统变电环节中的重要设备之一，若发生故障会造成巨大的经济损失。所以对于变压器进行在线监测与故障诊断是十分有必要的，变压器常见的故障可以大致分为两类：放电故障和过热故障，放电故障又包括：局部放电、高能放电以及低能放电。其中局部放电是在电场作用下，绝缘系统中只有部分区域发生放电而并没有形成贯穿性放电通道的一种放电。局部放电的检测和评价是监测绝缘状况的重要手段，无论是研究机构、制造厂商，还是电力系统运行部门，都愈来愈关心局部放电检测技术的发展，并广泛地把局部放电检测作为变电设备质量监控的重要指标。局部放电有多种放电形式，在电场中常见的局部放电有：气泡放电、悬浮电位放电、绝缘表面、夹层放电及尖角放电等，各种局部放电对绝缘都有一定的破坏作用。目前对于变压器故障诊断领域的学者和研究者来说，变压器故障的数据获取和局部放电图谱的获取称为了目前很难解决的问题之一。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于生成对抗网络的变压器局部放电图谱生成方法，该方法利用生成对抗网络对变压器局部放电的图谱进行生成，能够准确的生成研究者所需要的局部放电图谱。本专利技术所采用的技术方案是，基于生成对抗网络的变压器局部放电图谱生成方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、将收集的带有标签的变压器局部放电图谱作为输入样本集；步骤2、对步骤1收集的带有标签的变压器局部放电图谱进行灰度化处理；步骤3、设定随机噪声，将高斯噪声作为要输入的随机噪声；设定生成器的损失函数，得到生成器，将步骤2中经灰度化处理后的带有标签的变压器局部放电图谱和随机噪声作为生成器的输入，经过生成器后产生伪样本；步骤4、设定判别器的损失函数，生成判别器，将步骤3产生的伪样本和原始变压器局部放电图谱作为判别器的输入进行判定，在判定的同时进行参数优化，经过不断优化后得到具体参数，即得到生成器和判别器的具体模型，最终进行参数确定；步骤5、参数确定后判别器输出1则输出得到的生成对抗网络的变压器局部放电图谱，输出0则舍弃该伪样本。本专利技术的特点还在于，步骤1中，所述标签为：泡放电、悬浮电位放电、绝缘表面、夹层放电或尖角放电这5种放电形式。步骤2中，灰度化处理为采用如公式(1)所示的平均值灰度法：F(i,j)＝(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))/3(1)其中：F表示灰度化后的图像矩阵；R、G、B分别表示带有标签的变压器局部放电图谱的分量；i，j分别表示带有标签的变压器局部放电图谱维度。步骤3中，生成器的损失函数如式(2)所示：(1-y)log(1-D(G(z)))(2)其中，y为输入数据类型，z表示输入生成模型中的随机噪声，G(z)为生成模型接受随机噪声后生成的样本，D(G(z))表示生成模型的与真实的样本的相似度，G为生成器参数，D为判别器参数。步骤4中，判别器的损失函数如式(3)所示；-((1-y)log(1-D(G(z)))+ylogD(x))(3)其中：x表示真实样本，D(x)表示判别模型判断输入样本为真实样本的概率。步骤4中，所述参数优化即为对生成器和判别器进行参数优化，具体如下：对判别器进行优化，优化公式如式(4)所示；其中，为判别器最优参数，E代表期望，Pz(z)为G(z)分布；Pdata(x)表示真实数据分布；对生成器进行优化，优化公式如式(5)所示：其中，为生成器最优参数；综上，得到同时优化判别器和生成器的优化方程式(6)：本专利技术的有益效果是，采用生成对抗网络中的生成器和判别器进行博弈和优化，对模型进行确定，可以准确的生成变压器局部放电图谱，而且该网络原理通俗易懂，操作简单并且实现较为容易，可以很好的解决变压器故障诊断研究工作者数据不足的主要问题。附图说明图1是本专利技术基于生成对抗网络的变压器局部放电图谱生成方法的流程图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行详细说明。本专利技术基于生成对抗网络的变压器局部放电图谱生成方法，如图1所示，具体按照以下步骤实施：步骤1、将收集的带有标签的变压器局部放电图谱作为输入样本集；步骤1中，所述标签为：泡放电、悬浮电位放电、绝缘表面、夹层放电或尖角放电这5种放电形式；步骤2、对步骤1收集的带有标签的变压器局部放电图谱进行灰度化处理；步骤2中，所述灰度化处理为采用如公式(1)所示的平均值灰度法：F(i,j)＝(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))/3(1)其中：F表示灰度化后的图像矩阵；R、G、B分别表示带有标签的变压器局部放电图谱的分量；i，j分别表示带有标签的变压器局部放电图谱维度；步骤3、设定随机噪声，将高斯噪声作为要输入的随机噪声；设定生成器的损失函数，得到生成器，将步骤2中经灰度化处理后的带有标签的变压器局部放电图谱和随机噪声作为生成器的输入，经过生成器后产生伪样本；步骤3中，生成器的损失函数如式(2)所示：(1-y)log(1-D(G(z)))(2)其中，y为输入数据类型，z表示输入生成模型中的随机噪声，G(z)为生成模型接受随机噪声后生成的样本，D(G(z))表示生成模型的与真实的样本的相似度，G为生成器参数，D为判别器参数。步骤4、设定判别器的损失函数，生成判别器，将步骤3产生的伪样本和原始变压器局部放电图谱作为判别器的输入进行判定，在判定的同时进行参数优化，经过不断优化后得到具体参数，即得到生成器和判别器的具体模型，最终进行参数确定；步骤4中，判别器的损失函数如式(3)所示；-((1-y)log(1-D(G(z)))+ylogD(x))(3)其中：x表示真实样本，D(x)表示判别模型判断输入样本为真实样本的概率；步骤4中，参数优化即为对生成器和判别器进行参数优化，具体如下：对判别器进行优化，优化公式如式(4)所示；其中，为判别器最优参数，E代表期望，Pz(z)为G(z)分布；Pdata(x)表示真实数据分布；对生成器进行优化，优化公式如式(5)所示：其中，为生成器最优参数；综上，得到同时优化判别器和生成器的优化方程式(6)：步骤5、参数确定后判别器输出1则输出得到的生成对抗网络的变压器局部放电图谱，输出0则舍弃该伪样本。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于生成对抗网络的变压器局部放电图谱生成方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、将收集的带有标签的变压器局部放电图谱作为输入样本集；步骤2、对步骤1收集的带有标签的变压器局部放电图谱进行灰度化处理；步骤3、设定随机噪声，将高斯噪声作为要输入的随机噪声；设定生成器的损失函数，得到生成器，将步骤2中经灰度化处理后的带有标签的变压器局部放电图谱和随机噪声作为生成器的输入，经过生成器后产生伪样本；步骤4、设定判别器的损失函数，生成判别器，将步骤3产生的伪样本和原始变压器局部放电图谱作为判别器的输入进行判定，在判定的同时进行参数优化，经过不断优化后得到具体参数，即得到生成器和判别器的具体模型，最终进行参数确定；步骤5、参数确定后判别器输出1则输出得到的生成对抗网络的变压器局部放电图谱，输出0则舍弃该伪样本。

【技术特征摘要】
1.基于生成对抗网络的变压器局部放电图谱生成方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、将收集的带有标签的变压器局部放电图谱作为输入样本集；步骤2、对步骤1收集的带有标签的变压器局部放电图谱进行灰度化处理；步骤3、设定随机噪声，将高斯噪声作为要输入的随机噪声；设定生成器的损失函数，得到生成器，将步骤2中经灰度化处理后的带有标签的变压器局部放电图谱和随机噪声作为生成器的输入，经过生成器后产生伪样本；步骤4、设定判别器的损失函数，生成判别器，将步骤3产生的伪样本和原始变压器局部放电图谱作为判别器的输入进行判定，在判定的同时进行参数优化，经过不断优化后得到具体参数，即得到生成器和判别器的具体模型，最终进行参数确定；步骤5、参数确定后判别器输出1则输出得到的生成对抗网络的变压器局部放电图谱，输出0则舍弃该伪样本。2.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的变压器局部放电图谱生成方法，其特征在于，步骤1中，所述标签为：泡放电、悬浮电位放电、绝缘表面、夹层放电或尖角放电这5种放电形式。3.根据权利要求1所述的基于生成对抗网络的变压器局部放电图谱生成方法，其特征在于，步骤2中，所述灰度化处理为采用如公式(1)所示的平均值灰度法：F(i,j)＝(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j))/3(1)其中：F表示灰度化后的图像矩...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄新波，蒋卫涛，朱永灿，曹雯，田毅，赵隆，
申请(专利权)人：西安工程大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61