《電子技術應用》
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基于殘差注意力自適應去噪網(wǎng)絡和Stacking集成學習的局部放電故障診斷
電子技術應用
廖曉青1,，陳歷1,，許建遠1，金寶權1,，姜自超1,，劉俊峰2
1.廣東電網(wǎng)有限責任公司茂名供電局；2.華南理工大學 自動化科學與工程學院
摘要： 針對傳統(tǒng)局部放電（Partial Discharge,， PD）故障診斷方法在處理復雜含噪PD信號存在局限性并依賴于人工去噪和專家經(jīng)驗,，難以學習到PD特征多樣化表達等問題，分別提出殘差注意力自適應去噪網(wǎng)絡（Residual Attention Adaptive Denoising Network,， RAADNet）和基于Stacking集成學習的PD故障診斷模型,。RAADNet基于殘差網(wǎng)絡結構設計，通過集成CAM注意力機制和軟閾值函數(shù)實現(xiàn)自適應去噪,；Stacking集成模型的基學習器分別由基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的RAADNet,、基于多頭自注意力機制的Transformer以及基于Boosting集成策略的XGBoost多個差異化模型共同構建構成。實驗結果表明,，提出的RAADNet優(yōu)于其他先進方法,，識別準確率達到93.99%，Stacking集成模型則通過學習多樣化特征表達,，進一步提高模型性能,，達到96.79%識別準確率。
中圖分類號：TM85,；TN91 文獻標志碼：A DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.245495
中文引用格式： 廖曉青,，陳歷，許建遠,，等. 基于殘差注意力自適應去噪網(wǎng)絡和Stacking集成學習的局部放電故障診斷[J]. 電子技術應用,，2024，50(11)：66-73.
英文引用格式： Liao Xiaoqing,，Chen Li,，Xu Jianyuan，et al. Partial discharge fault diagnosis based on residual attention adaptive denoising network and stacking ensemble learning[J]. Application of Electronic Technique,，2024,，50(11)：66-73.
Partial discharge fault diagnosis based on residual attention adaptive denoising network and stacking ensemble learning
Liao Xiaoqing1,，Chen Li1,，Xu Jianyuan1,，Jin Baoquan1，Jiang Zichao1,，Liu Junfeng2
1.Maoming Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Co.,， Ltd.,； 2.School of Automation Science and Engineering,， South China University of Technology
Abstract： To overcome the challenges posed by traditional Partial Discharge (PD) fault diagnosis methods, such as their inability to effectively process complex, noisy PD signals and their reliance on manual denoising and expert input, and the difficulty on learning diverse PD feature representations, this paper introduces two advanced solutions: Residual Attention Adaptive Denoising Network (RAADNet) and Stacking ensemble-based PD fault diagnosis model. RAADNet leverages a residual network framework integrated with a Channel Attention Module (CAM) and a soft thresholding function for adaptive noise reduction. The Stacking ensemble model comprises distinct base learners, including the RAADNet with convolutional neural network architecture, a Transformer featuring multi-head self-attention, and an XGBoost model that adopts a Boosting strategy. Experimental findings reveal that RAADNet surpasses competing advanced techniques, achieving an accuracy of 93.99%. The Stacking model further improves performance by leveraging diverse feature representations, reaching an accuracy of 96.79%.
Key words : gas insulated switchgear；partial discharge,；Stacking ensemble learning,；convolutional neural network；Transformer

引言

氣體絕緣開關柜（Gas Insulated Switchgear, GIS）是電力系統(tǒng)的關鍵組成部分,，其運行狀況對電力用戶的供電情況至關重要[1],。GIS的絕緣故障程度與局部放電（Partial Discharge, PD）的故障類型密切相關，因此對PD信號故障類型的檢測和準確識別不僅能夠有效保障GIS設備的穩(wěn)定運行,，也能夠極大程度上提高供電穩(wěn)定性和可靠性[2-3],。

傳統(tǒng)機器學習的PD故障診斷方法主要包括：支持向量機（Support Vector Machine, SVM）、隨機森林（Random Forest, RF）,、人工神經(jīng)網(wǎng)絡（Artificial Neural Networks, ANN）,、XGBoost和BPNN等，此類方法模型結構較簡單,，具有較高的計算效率,。相比于傳統(tǒng)機器學習方法，深度學習方法在PD故障診斷中展示了更為卓越的表現(xiàn),，這主要得益于其深層次的網(wǎng)絡結構和眾多參數(shù),，使得模型具有更強的泛化能力和更高的識別準確率。其中基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network,，CNN）[4-6]及其變體（如ResNet[7],、DenseNet[8]、MobileNet[9]等）的模式識別方法在PD故障診斷領域中已取得顯著成果,。例如,，Khan等人[5]和Fu等人[8]分別提出了基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（1DCNN）和DenseNet的端到端的PD故障診斷模型,，并在構成PD波形信號的原始一維時序樣本點上進行實驗,，結果優(yōu)于許多先進方法。許辰航等人[7]提出了一種基于深度殘差網(wǎng)絡的GIS局部放電模式識別方法,，以解決傳統(tǒng)統(tǒng)計參數(shù)分析方法識別準確率低的問題,。高鵬等人[9]提出一種基于MobileNet的電纜PD識別方法，相比于傳統(tǒng)方法,，進一步提高了識別準確率,。然而，上述方法并不具備去噪能力,，通常需要額外設計去噪算法對原始PD信號進行預處理,，在處理含噪的復雜PD信號中存在較大局限性，依賴于人工設置去噪閾值（典型代表如小波去噪算法[10]）。此外,，現(xiàn)有方法大多基于同種神經(jīng)網(wǎng)絡模型設計,，限制了模型對多樣化PD故障特征的學習和捕捉能力，模型的泛化能力和識別精度仍有進一步提升空間,。Stacking集成學習方法能夠結合多個不同種類模型的預測進行故障診斷,，從而學習到多樣化故障特征表達，進一步提高PD故障識別準確率,。該方法在許多研究成果中[11]展現(xiàn)出優(yōu)秀的故障識別性能,。

為解決上述問題，本文提出一種改進的殘差注意力自適應去噪網(wǎng)絡（Residual Attention Adaptive Denoising Network,，RAADNet）,，通過集成通道注意力機制（Channel Attention Mechanism，CAM）和軟閾值函數(shù),，借助深度結構自動獲取去噪閾值,，避免人工設置去噪閾值產(chǎn)生的誤差。此外,，為學習多樣化特征表達并進一步提高對于PD故障診斷的識別準確率,，提出一種改進的基于Stacking集成學習的PD故障診斷模型。本文提出的集成模型的基學習器由多個差異化模型RAADNet,、Transformer以及XGBoost共同構建,，其中RAADNet用于提取PD局部特征；Transformer用于學習PD全局特征,；XGBoost則進一步增強了Stacking模型結構的多樣性,、泛化性并改善模型計算效率。此外,，為保證實驗可靠性,，通過在高壓實驗室搭建PD實驗平臺并設計四種缺陷模型以模擬GIS內部的放電過程。


本文詳細內容請下載：

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作者信息：

廖曉青1,，陳歷1,，許建遠1，金寶權1,，姜自超1,，劉俊峰2

（1.廣東電網(wǎng)有限責任公司茂名供電局，廣東 茂名 525000,；

2.華南理工大學 自動化科學與工程學院,，廣東 廣州 510641）


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