基于数据特征增强和残差收缩网络的变压器故障识别方法

《基于数据特征增强和残差收缩网络的变压器故障识别方法》是一篇关于电力系统中变压器故障诊断的研究论文，全文共36页。该研究针对传统变压器故障识别方法在数据特征提取和模型泛化能力方面的不足，提出了一种结合数据特征增强与残差收缩网络的新方法。

文章首先分析了变压器故障识别的重要性及现有方法的局限性，指出传统方法在面对复杂工况和噪声干扰时存在识别准确率低、泛化能力差等问题。为了解决这些问题，作者引入了数据特征增强技术，通过对原始数据进行扩展和优化，提升数据的多样性和代表性，从而提高后续模型的学习效果。

在模型设计方面，该研究采用残差收缩网络作为核心算法。残差收缩网络是一种改进的深度学习模型，通过引入残差结构和收缩机制，有效缓解了梯度消失问题，并提升了模型的训练效率和预测精度。该方法能够更准确地捕捉变压器故障特征，提高故障分类的准确性。

实验部分展示了该方法在多个实际数据集上的表现，结果表明，与传统方法相比，该方法在识别准确率、召回率和F1值等关键指标上均有显著提升。此外，研究还对不同故障类型进行了详细分析，验证了方法的适用性和稳定性。

综上所述，《基于数据特征增强和残差收缩网络的变压器故障识别方法》为变压器故障诊断提供了一种高效、准确的新思路，具有重要的理论价值和实际应用意义。