一种改进GAN的GIS局放数据增强方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种改进GAN的GIS局放数据增强方法及系统，属于GIS局部放电检测技术领域，包括采用NSCT算法将特高频、光学图谱融合，得到光电融合图谱作为原始数据集；融合VAE与GAN网络结构，引入平滑性能更优的Wasserstein距离以及梯度惩罚机制，改善网络的损失函数、增强VAE‑GAN模型的稳定性与样本生成能力；在VAE‑GAN网络中加入自注意力机制，调节尺度参数的大小，使得网络对重要信息的关注度达到最优；使用训练好的自注意力VAE‑GAN模型数据，采用KAZE与极坐标分布熵的特征提取方法，代入LSTM网络进行局部放电故障诊断，诊断平均准确率较高，且诊断结果具有良好的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及gis局部放电检测，更具体的说是涉及一种基于自注意力vae-gan的gis局部放电数据增强方法。

技术介绍

1、气体绝缘设备(gas insulated switch-gear，gis)作为电力系统的关键设备，其可靠性对电网安全稳定运行有重要影响。因此，gis设备内部在生产安装过程产生的绝缘缺陷以及设备长期运行引发的绝缘老化问题需要及时进行故障诊断。局部放电(partialdischarge，pd)作为绝缘故障的重要表现形式，对不同模式的局部放电进行有效、快速识别对gis设备绝缘状况的诊断至关重要。在gis设备的局放诊断中，局部放电相位分布(phaseresolved partial discharge，prpd)图谱能反映工频周期内局放脉冲信号的相位分布，且不同故障类型下差异特征明显，因此被广泛应用于局部放电模式识别中。

2、目前，随着人工智能的发展与深度学习框架的提出，针对prpd图谱的特征提取方法逐渐向智能化方向发展。为了提高深度学习模型的泛化能力，更全面地提取图像特征，数量充足且分布均衡的训练样本是深度学习模型进行有效识别本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种改进GAN的GIS局放数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种改进GAN的GIS局放数据增强方法，其特征在于，采用NSCT将局放特高频PRPD图谱和光学PRPD图谱融合，得到光电融合PRPD图谱作为真实样本，包括：

3.根据权利要求1所述的一种改进GAN的GIS局放数据增强方法，其特征在于，构建自注意力VAE-GAN模型包括：

4.根据权利要求3所述的一种改进GAN的GIS局放数据增强方法，其特征在于，所述生成器网络的输入由所述真实样本经过所述编码器网络编码后的隐层变量决定；所述编码器网络由全连接层构成，将输入的所...

【技术特征摘要】

1.一种改进gan的gis局放数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种改进gan的gis局放数据增强方法，其特征在于，采用nsct将局放特高频prpd图谱和光学prpd图谱融合，得到光电融合prpd图谱作为真实样本，包括：

3.根据权利要求1所述的一种改进gan的gis局放数据增强方法，其特征在于，构建自注意力vae-gan模型包括：

4.根据权利要求3所述的一种改进gan的gis局放数据增强方法，其特征在于，所述生成器网络的输入由所述真实样本经过所述编码器网络编码后的隐层变量决定；所述编码器网络由全连接层构成，将输入的所述真实样本的高维特征降维映射为隐层变量的均值与方差，为输入噪声的分布提供约束；

5.根据权利要求4所述的一种改进gan的gis局放数据增强方法，其特征在于，加入wasse...

【专利技术属性】
技术研发人员：付慧，路永玲，王真，刘征宇，朱雪琼，孙炜昊，许永鹏，李泽，钱庆林，臧奕茗，钱勇，刘亚东，盛戈皞，江秀臣，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：