【技术实现步骤摘要】
基于虚实孪生空间的电力设备小样本故障诊断方法及系统
本专利技术属于电力设备的故障诊断领域，更具体地，涉及一种基于虚实孪生空间的电力设备小样本故障诊断方法及系统。
技术介绍
随着现代设备向高精度、智能化、高集成化的趋势发展，制造业对设备可靠性和操作安全性的要求也不断提高。然而，目前电力设备故障智能化诊断的能力较弱，而电力设备的故障样本缺乏又进一步限制了设备智能化诊断的发展。但对变压器进行故障破坏性试验以获取诊断研究所需的故障样本，无论是从经济性还是安全性角度看，都无法得到大规模的实现。数字孪生技术，可以利用真实世界的数据构建虚拟世界的数字空间模型，从而完成真实世界与虚拟空间的映射。探索如何将实际的电力变压器与仿真模型相耦合，有利于克服设备故障样本短缺的发展趋势，以便进一步探索设备的智能化故障诊断方法。考虑到电力设备具有较高可靠性，缺陷或故障属于小概率事件，反映设备异常的数据稀少等特点；而另一方面，仿真数据相对实测数据具有易获取、不易出错等特点，因此，如何将变压器机理模型获取的仿真数据与实测数据相耦合，从而探索基于数据驱...
【技术保护点】
1.一种基于虚实孪生空间的电力设备小样本故障诊断方法，其特征在于，包括：/n(1)获取包含电力设备不同故障位置、故障类型及严重程度的测试样本，组成精确实体空间；/n(2)搭建待诊断设备的仿真模型，并设置相应的故障类型，对所述仿真模型的参数叠加随机噪声，以利用仿真得到所需数量样本，组成模糊镜像空间；/n(3)将所述精确实体空间中的样本划分为训练集和验证集；/n(4)将所述精确实体空间中的训练集与所述模糊镜像空间中的样本集进行空间融合，得到虚实孪生空间训练样本集；/n(5)将所述虚实孪生空间训练样本集作为所述精确实体空间中的训练集的补充，并以故障类型和故障位置作为诊断标签，输入...
【技术特征摘要】
1.一种基于虚实孪生空间的电力设备小样本故障诊断方法，其特征在于，包括：
(1)获取包含电力设备不同故障位置、故障类型及严重程度的测试样本，组成精确实体空间；
(2)搭建待诊断设备的仿真模型，并设置相应的故障类型，对所述仿真模型的参数叠加随机噪声，以利用仿真得到所需数量样本，组成模糊镜像空间；
(3)将所述精确实体空间中的样本划分为训练集和验证集；
(4)将所述精确实体空间中的训练集与所述模糊镜像空间中的样本集进行空间融合，得到虚实孪生空间训练样本集；
(5)将所述虚实孪生空间训练样本集作为所述精确实体空间中的训练集的补充，并以故障类型和故障位置作为诊断标签，输入到深度神经网络中进行训练，并利用训练后的深度神经网络对所述精确实体空间中的验证集进行故障辨识与定位，验证诊断效果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)包括：
根据待诊断设备的诊断需求和故障特点划分区域，将划分的各区域作为电力设备不同故障位置，并根据所述待诊断设备的故障统计数据规律确定故障类型及严重程度，然后获取包含电力设备不同故障位置、故障类型及严重程度的测试样本，组成精确实体空间。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤(2)包括：
在搭建的待诊断设备的仿真模型中，根据步骤(1)中划分的实际故障类型和故障位置设置仿真的故障类型和故障位置，并根据实际故障程度的分布随机设置仿真的严重程度；
然后进行循环仿真，遍历不同故障区域、故障类型和故障程度，从而得到仿真的设备故障样本，由所有仿真得到的故障样本构成模糊镜像空间。
4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，步骤(4)包括：
设数据对应的电力设备状态标签为γ，所述精确实体空间中标签为γ的样本记为SRγ＝{SRγ1；SRγ2；SRγ3；…}，称为所述精确实体空间的子集，所述精确实体空间的子集中共含有NRγ个样本，NRγ表示所述精确实体空间中标签为γ的样本的数据量；
所述模糊镜像空间中标签为γ的样本记为SVγ＝{SVγ1；SVγ2；SVγ3；…}，称为所述模糊镜像空间的子集，所述模糊镜像空间的子集中共含有NVγ个样本，NVγ表示所述模糊镜像空间中标签为γ的样本的数量；
对所述精确实体空间的子集及所述模糊镜像空间的子集中的所有样本进行故障特征提取，并用特征提取后的样本数据取代原来的样本数据；
从所述精确实体空间的子集中取一个标签为γ的第一待诊断设备样本数据，从所述模糊镜像空间的子集中取一个标签为γ的第二待诊断设备样本数据，对所述第一待诊断设备样本数据及所述第二待诊断设备样本数据进行融合，以此完成所...
【专利技术属性】
技术研发人员：何怡刚，段嘉珺，吴晓欣，何鎏璐，张慧，时国龙，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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