從數(shù)據(jù)不足到高精確度：編碼器用于電力系統(tǒng)中的變壓器故障診斷說(shuō)明！

變壓器故障診斷一直是電力行業(yè)的重要問(wèn)題之一。然而，由于變壓器故障發(fā)生的頻率相對(duì)較低，這導(dǎo)致了機(jī)器學(xué)習(xí)方法在變壓器故障診斷中面臨數(shù)據(jù)不足的挑戰(zhàn)。為了解決這一問(wèn)題，來(lái)自智能電網(wǎng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（天津大學(xué)）、瑞典皇家理工學(xué)院電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院、國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司檢修分公司的研究人員合作，于2021年在《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》增刊1上發(fā)表了一篇研究論文，提出了一種基于改進(jìn)自動(dòng)編碼器（IAE）的方法，用于提高變壓器故障診斷的精度。

傳統(tǒng)的變壓器故障診斷方法受到了數(shù)據(jù)不足的制約，因此這項(xiàng)研究旨在找到一種有效的方法來(lái)增加故障樣本的數(shù)量和多樣性。該方法首先提出了改進(jìn)的變壓器故障數(shù)據(jù)生成策略，以解決自動(dòng)編碼器生成的數(shù)據(jù)數(shù)量有限和缺乏多樣性的問(wèn)題。其次，研究人員構(gòu)建了改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ICNN）作為故障診斷的分類器，以避免傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中池化操作可能導(dǎo)致的特征信息丟失。最后，通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了他們的方法，證明了IAE在提高分類器性能方面的有效性。

為了更好地理解這項(xiàng)研究，首先需要了解變壓器在電力系統(tǒng)中的重要性。變壓器是電力系統(tǒng)中的核心設(shè)備，用于變換電壓和電流，確保電力在輸電和配電過(guò)程中的高效傳輸。如果變壓器發(fā)生故障，將嚴(yán)重影響電力系統(tǒng)的運(yùn)行，可能導(dǎo)致大范圍的停電和嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。因此，開展變壓器故障診斷研究對(duì)于確保電力系統(tǒng)的可靠性至關(guān)重要。

傳統(tǒng)的變壓器故障診斷方法主要基于分析變壓器油中的溶解氣體含量。這些方法雖然原理簡(jiǎn)單，對(duì)數(shù)據(jù)量要求較低，但存在一個(gè)共同的問(wèn)題，即它們的特征提取能力受到限制，從而導(dǎo)致了有限的診斷精度。

近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域取得了巨大成功，為提高變壓器故障診斷的精度提供了新的機(jī)會(huì)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和深度信念網(wǎng)絡(luò)，具有強(qiáng)大的特征提取能力和對(duì)非線性關(guān)系的映射能力，相對(duì)于傳統(tǒng)方法具有更高的診斷精度。

然而，這些深度學(xué)習(xí)方法的性能很大程度上依賴于訓(xùn)練集中包含足夠的故障樣本，并且這些樣本需要具有分布均勻的特點(diǎn)。在實(shí)際情況下，由于不同類型的變壓器故障發(fā)生頻率差異較大，這可能導(dǎo)致某些類型的故障樣本數(shù)據(jù)不足，甚至數(shù)據(jù)缺失。

為了克服這一問(wèn)題，一些研究人員嘗試使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，如隨機(jī)過(guò)采樣和合成少數(shù)類過(guò)采樣，以增加故障樣本的數(shù)量。然而，這些傳統(tǒng)方法仍然無(wú)法兼顧數(shù)據(jù)分布的特性和多樣性，因此研究人員決定尋找一種更有效的方法。

IAE作為一種自動(dòng)編碼器的變體，是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其目標(biāo)是將輸入特征向量壓縮為潛在空間，然后重新構(gòu)建輸入特征向量。這項(xiàng)研究表明，IAE在訓(xùn)練過(guò)程中表現(xiàn)出良好的穩(wěn)定性和收斂速度，能夠較好地?cái)M合原始數(shù)據(jù)分布，并生成與原始數(shù)據(jù)相似的樣本。相對(duì)于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，如隨機(jī)過(guò)采樣、合成少數(shù)類過(guò)采樣和普通自動(dòng)編碼器，IAE表現(xiàn)出了更好的性能。

另一個(gè)重要的創(chuàng)新是構(gòu)建了改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ICNN）作為變壓器故障診斷的分類器。相對(duì)于傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，ICNN通過(guò)調(diào)整卷積核尺寸來(lái)替代傳統(tǒng)的池化操作，從而提高了診斷性能。這一創(chuàng)新允許模型更好地保留特征信息，提高了分類器的性能。

IAE的應(yīng)用并不僅限于特定類型的分類器，它在多種分類器上都表現(xiàn)出了良好的性能提升效果。相對(duì)于原始訓(xùn)練樣本，經(jīng)過(guò)IAE的數(shù)據(jù)增強(qiáng)后，MLP、SVM、LightGBM、CNN和ICNN等分類器的診斷精度都得到了不同程度的提升。這表明IAE對(duì)于提高分類器性能具有廣泛的適用性。

盡管這項(xiàng)研究取得了一些令人鼓舞的成果，但還有很多工作需要繼續(xù)進(jìn)行。首先，隨著更多的變壓器故障樣本數(shù)據(jù)的收集，可以進(jìn)一步測(cè)試IAE在更多情況下的性能。其次，可以進(jìn)一步探索其他類型的自動(dòng)編碼器和深度學(xué)習(xí)模型，以尋找更好的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法。最后，將這項(xiàng)研究應(yīng)用于實(shí)際電力系統(tǒng)中，驗(yàn)證其在實(shí)際工程應(yīng)用中的效果。

總之，這項(xiàng)研究通過(guò)改進(jìn)自動(dòng)編碼器提高了數(shù)據(jù)不足條件下的變壓器故障診斷的精度。這一創(chuàng)新性的方法為電力系統(tǒng)中的變壓器故障診斷提供了新的思路，有望提高電力系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性，減少故障對(duì)社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的影響。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，我們有理由相信，這一領(lǐng)域?qū)⒂瓉?lái)更多創(chuàng)新和突破，為電力行業(yè)帶來(lái)更多的好消息。