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以数据驱动的智能故障诊断方法近年来取得了突飞猛进的发展，然而受现场复杂工况和小样本条件的制约，训练高精度、高鲁棒的GIS局部放电诊断模型仍然是一个挑战。为将现阶段开发的模型部署泛化到现场，西安交通大学王建华教授智能电器团队提出了一种新颖的孪生网络，以实现现场小样本GIS局部放电高精度、高鲁棒诊断。
研究背景
监测和诊断GIS中的局部放电现象是对其绝缘状态进行评估的有效手段。随着人工智能技术的发展，基于深度学习的GIS局部放电诊断方法表现出了优异的性能。然而，现有深度学习模型都是在海量数据的前提下训练的，当数据量减少时模型性能下降严重。
对于现场运行的GIS而言，一方面故障概率相对较低，另一方面运行状态变化较小，为此只能获得典型缺陷下的小样本数据集。因此，如何实现小样本下的GIS局部放电诊断成为亟待解决的难题。
论文所解决的问题及意义
本文提出了一种新颖的孪生网络用于小样本GIS局部放电诊断。在样本受限的条件下，基于孪生网络的诊断模型能够准确、鲁棒地对GIS局部放电缺陷进行分类，为现场小样本GIS局部放电诊断提供了新方法。
论文方法及创新点
1、孪生网络诊断流程
在整个GIS局部放电诊断模型中，两个共享权重的多级二阶注意力卷积网络被用作特征提取器并和一个距离度量学习器共同构成了孪生网络结构。本文所构建的多级二阶注意力孪生网络诊断流程如图1所示。
图1 多级二阶注意力孪生网络结构和诊断流程
2、诊断结果
实验结果表明，本文所提出的多级二阶注意力孪生网络在每类支撑集数量为5时便可达到93.76%的诊断精度，相比于其他方法而言优势明显，同时对非平衡样本具有很强的容错性。另外从图2可以看出本文所提方法（MSSN）的分散性最小、稳定性最好，说明了其具有更强的鲁棒性。
图2 10次训练的箱形图和散点图
图3 不同方法的混淆矩阵
图4 不同方法的t-SNE下的二维可视化结果
图5 不同方法在样本不平衡下的GIS局部放电诊断结果
结论
1）所构建的多级二阶注意力孪生网络能够实现小样本GIS局部放电的高精度、高鲁棒诊断,为现场诊断提供了可行的解决方案。
2）本文所提方法的训练和测试均是在小样本下进行的，并且严格按照A-way K-shot的方式训练，对非平衡样本具有很强的容错性。
团队介绍
西安交通大学王建华教授智能电器团队长期致力于电力设备及系统的智能化理论与技术研究工作。本团队率先提出了智能化电器的概念和理论架构，研发了系列智能化电器产品并实现产业化，引领了我国智能化电器技术的发展方向。近年来，团队相关研究成果获国家技术发明/科学技术进步二等奖2项、省部级一等奖4项，授权发明专利60余项（其中美国专利2项），出版专著5部，发表SCI/EI论文300余篇。
王艳新
西安交通大学在读博士研究生，主要从事电力设备在线监测和和故障诊断技术的研究。以第一作者在国内外学术刊物上发表高水平论文20余篇，其中SCI收录10余篇。
闫静
通讯作者，工学博士，西安交通大学副教授，主要从事高压开关设备综合性能评估与诊断技术方面的研究工作。获2016年教育部技术发明一等奖，2021年国家电网公司科技进步二等奖。已在国内外学术刊物和会议上发表高水平论文60余篇，其中SCI收录30余篇，EI收录30余篇。已授权中国发明专利10余项和美国发明专利1项，出版专著1部、译著1部。
王建华
教授，博导，西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室主任，国家百千万人才工程入选者。研究成果获国家技术发明二等奖1项（2018年，第1完成人），国家科技进步二等奖1项（2008年，第1完成人），省部级科技奖6项，其中一等奖4项；发表论文300余篇，授权发明专利40余项，含国际专利2项。研究方向为电器智能化理论与技术、环境友好真空开关理论、技术应用等。
耿英三
教授，博导，电力设备电气绝缘国家重点实验室副主任，教育部高等学校骨干教师，教育部新世纪人才支持计划入选者，中国电工技术学会低压电器专委会主任委员。获国家技术发明二等奖1项和国家科技进步二等奖2项，获省部级科技进步一等奖3项和二等奖1项。研究方向为智能电器理论与技术、真空开断与绝缘技术等。
本工作成果发表在2023年第8期《电工技术学报》，论文标题为“基于多级二阶注意力孪生网络的小样本GIS局部放电诊断方法”。本课题得到国家电网有限公司科技资助项目的支持。
引用本文
王艳新, 闫静, 王建华, 耿英三. 基于多级二阶注意力孪生网络的小样本GIS局部放电诊断方法[J]. 电工技术学报, 2023, 38(8): 2255-2264. Wang Yanxin, Yan Jing, Wang Jianhua, Geng Yingsan. Few-Shot Partial Discharge Diagnosis for Gas-Insulated Switchgear Using a Novel Multi-Level Second-Order Attention Siamese Network. Transactions of China Electrotechnical Society, 2023, 38(8): 2255-2264.
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