基于深度-广度联合剪枝的电力设备局部放电轻量化诊断方法

《基于深度-广度联合剪枝的电力设备局部放电轻量化诊断方法》是一篇聚焦于电力设备故障检测领域的研究论文，旨在解决当前局部放电诊断模型计算复杂度高、部署困难的问题。随着智能电网的发展，电力设备的安全运行至关重要，而局部放电作为导致设备绝缘劣化的重要因素，其准确检测与快速诊断具有重要意义。然而，传统的局部放电识别方法往往依赖于复杂的特征提取和高计算量的模型结构，难以满足实际工程中对实时性和轻量化的需求。

该论文提出了一种基于深度-广度联合剪枝的轻量化诊断方法，通过结合深度学习与广度学习的优势，实现对局部放电信号的有效识别。深度学习在特征提取方面具有强大的能力，能够自动从原始数据中学习到高阶抽象特征，而广度学习则强调模型的泛化能力和计算效率，两者结合可以有效提升模型性能的同时降低计算资源消耗。

在模型结构设计上，作者首先构建了一个深度神经网络模型用于局部放电信号的初步分类，然后引入广度学习框架对模型进行优化。通过分析模型各层的特征重要性，采用剪枝技术去除冗余参数，从而减少模型规模。同时，利用广度学习中的稀疏表示方法增强模型的泛化能力，使得模型在保持较高识别精度的前提下，显著降低了计算复杂度。

实验部分采用了多种电力设备的局部放电数据集进行测试，包括不同类型的放电模式和噪声干扰情况。结果表明，所提出的联合剪枝方法在保证诊断准确率的同时，大幅减少了模型的参数数量和推理时间。对比传统方法，该方法在计算效率和部署可行性方面表现出明显优势，尤其适用于嵌入式系统或边缘计算平台。

此外，论文还探讨了剪枝策略对模型性能的影响，分析了不同剪枝比例下模型的准确率变化趋势，并提出了自适应剪枝机制，以动态调整剪枝力度，确保模型在不同场景下的稳定表现。这种自适应机制不仅提高了模型的鲁棒性，也为后续研究提供了新的思路。

该研究对于推动电力设备智能化运维具有重要意义。通过轻量化诊断方法的引入，可以有效降低设备监测系统的硬件成本和能耗，提高系统的实时响应能力。同时，该方法也为其他领域中的模型压缩与优化提供了参考，尤其是在需要高精度与低计算资源并存的应用场景中。

综上所述，《基于深度-广度联合剪枝的电力设备局部放电轻量化诊断方法》为解决局部放电检测中的模型复杂度问题提供了一种创新性的解决方案。通过深度与广度学习的有机结合，实现了模型性能与计算效率的平衡，为电力系统安全运行提供了可靠的技术支持。