一种基于条件变分自动编码器的变压器故障样本增强方法技术

一种基于条件变分自动编码器的变压器故障样本增强方法，涉及电力变压器故障检测技术领域，本发明专利技术充分利用少量的变压器故障样本数据进行数据增强，在一定程度上能够避免过拟合现象，不仅能够解决变压器故障样本数据不平衡的问题，还可以极大地提升变压器故障诊断的准确率，相比于过采样算法，对于模型诊断性能的提升更为明显，具有很好的实用性、推广性和自适应性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于条件变分自动编码器的变压器故障样本增强方法
本专利技术涉及电力变压器故障检测
，具体涉及一种基于条件变分自动编码器的变压器故障样本增强方法。
技术介绍
已知的，变压器作为电网的重要运行设备，准确地识别电力变压器的运行状态对于保证电力的供应具有重要的意义。由于电力变压器发生故障的次数较少和故障信息记录不全等问题，这不仅导致了电力变压器故障样本的数量匮乏，而且各个故障类型的样本数量也不均衡,极大地限制了变压器故障诊断的准确率。目前，解决变压器故障样本过少和数据不平衡的方法主要包括过采样算法和欠采样算法。其中，为了解决变压器故障数据不均衡的问题,欠采样算法随机删除了部分故障类型的数据,这可能会丢失潜在的有用信息，其应用范围具有很强的局限性。相对而言，过采样算法是基于现有的少量样本进行数据增强，以避免过拟合。传统的过采样算法主要包括随机过采样算法(randomoversampling，ROS)和合成少数类过采样技术(syntheticminorityoversamplingtechnique，SMOTE)。对于样本数量较少的故障类本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于条件变分自动编码器的变压器故障样本增强方法，其特征是：所述方法具体包括如下步骤：/n第一步、首先导入变压器故障诊断数据集，选择溶解气体作为原始特征，利用Rogers比值法构建人工特征；/n第二步、然后对全部特征进行归一化处理，对变压器状态进行独热编码；/n第三步、利用反向传播算法训练条件变分自动编码器；/n第四步、针对变压器故障样本的特征，构建条件变分自动编码器的网络结构；/n第五步、利用训练好的条件变分自动编码器对训练集进行数据增强；/n第六步、利用训练集训练一个分类器，用分类器去诊断未知样本的故障类型；/n第七步、输出计算结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于条件变分自动编码器的变压器故障样本增强方法，其特征是：所述方法具体包括如下步骤：
第一步、首先导入变压器故障诊断数据集，选择溶解气体作为原始特征，利用Rogers比值法构建人工特征；
第二步、然后对全部特征进行归一化处理，对变压器状态进行独热编码；
第三步、利用反向传播算法训练条件变分自动编码器；
第四步、针对变压器故障样本的特征，构建条件变分自动编码器的网络结构；
第五步、利用训练好的条件变分自动编码器对训练集进行数据增强；
第六步、利用训练集训练一个分类器，用分类器去诊断未知样本的故障类型；
第七步、输出计算结果。


2.根据权利要求1所述的基于条件变分自动编码器的变压器故障样本增强方法，其特征是：所述第一步中溶解气体C2H6、C2H4、CH4、H2、C2H2作为原始特征。


3.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴文谊，董志华，刘锋，苗健，王雪娟，秦凯，
申请(专利权)人：中国人民解放军军事科学院国防工程研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11