基于改进残差网络和InfoGAN的变压器局部放电故障诊断方法研究

《基于改进残差网络和InfoGAN的变压器局部放电故障诊断方法研究》是一篇聚焦于电力设备故障诊断领域的学术论文。该研究旨在通过深度学习技术提升变压器局部放电故障的识别精度，为电力系统的安全运行提供可靠的技术支持。

变压器作为电力系统中的核心设备，其运行状态直接影响电网的稳定性与安全性。而局部放电是导致变压器绝缘劣化的重要原因，若未能及时发现并处理，可能引发严重的电气事故。因此，如何高效、准确地检测变压器的局部放电故障成为电力行业关注的重点问题。

传统的变压器故障诊断方法主要依赖于专家经验或简单的信号处理技术，这些方法在面对复杂多变的放电信号时存在一定的局限性。随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习模型的应用，为变压器故障诊断提供了新的思路和手段。

本文提出了一种结合改进残差网络（ResNet）和信息生成对抗网络（InfoGAN）的新型故障诊断方法。其中，改进残差网络用于提取局部放电信号的特征，具有较强的非线性建模能力和抗干扰能力；而InfoGAN则用于生成和学习潜在的特征表示，增强模型对不同放电类型之间的区分能力。

在改进残差网络的设计中，作者引入了注意力机制和多尺度卷积模块，以提升模型对关键特征的捕捉能力。同时，针对传统ResNet结构存在的梯度消失问题，采用了跳跃连接和批量归一化技术，提高了训练效率和模型稳定性。

InfoGAN部分则通过对生成器和判别器的联合优化，使得模型能够从无监督数据中学习到更具判别性的特征表示。这种方法不仅有助于提高分类的准确性，还能有效应对样本不平衡的问题。

为了验证所提方法的有效性，作者在多个公开数据集上进行了实验，并与传统方法和其他深度学习模型进行了对比分析。实验结果表明，所提出的模型在准确率、召回率以及F1分数等关键指标上均优于现有方法，证明了其在变压器局部放电故障诊断任务中的优越性能。

此外，论文还探讨了不同参数设置对模型性能的影响，并提出了相应的调参策略。这为后续研究提供了宝贵的参考依据，也为实际应用中的模型部署和优化奠定了基础。

综上所述，《基于改进残差网络和InfoGAN的变压器局部放电故障诊断方法研究》是一篇具有重要理论价值和实际应用意义的论文。它不仅推动了深度学习在电力设备故障诊断领域的应用，也为智能电网的发展提供了新的技术支持。