基于生成對抗網絡的有載調壓開關故障檢測研究

姜曉東 王磊磊 孫鵬 楊光 耿俊琪 王家文 黃勝 渠帥 王晨 尚盈

摘要：實際應用中電力變壓器故障數據獲取困難，導致在處理變壓器故障數據時會由于存在不平衡數據對深入分析結果產生很大的影響。為了解決上述問題，結合對抗神經網絡和人工神經網絡對不平衡數據進行處理與判斷，利用基于超弱光纖布拉格光柵的分布式聲波傳感技術對實驗室搭建的變壓器的模擬現場進行數據采集與分析，并在采集到的變壓器故障模擬數據的檢測上取得很好的效果。這種方法對基于對抗生成網絡的有載變壓器小樣本故障識別系統具有重要的借鑒意義。

關鍵詞：人工神經網絡；點式傳感器；有載變壓器；故障檢測；模式識別；對抗生成網絡；數據增強

中圖分類號：TN247?? 文獻標志碼：A?? 文章編號：1002-4026（2023）06-0068-06

Fault detection of an on-load tap changer based

on generative adversarial network

JIANG Xiaodong1，WANG Leilei1，? SUN Peng1，YANG Guang1 ， GENG Junqi1 ，WANG Jiawen2 ，

HUANG Sheng2， QU Shuai2*， WANG Chen2， SHANG Ying2

（1.State Grid Shandong Electric Power Company Zibo Power Supply Company，Zibo 255000， China;

2. Laser Research Institute， Qilu University of Technology（Shandong Academy of sciences），Jinan 250014，China）

Abstract∶The probability of power transformer failure is extremely low， which leads to a great impact on further in-depth analysis results due to unbalanced data when processing transformer fault data. To solve these problems， this study processes and judges the unbalanced data using an confrontation neural network combined with an artificial neural network， uses the distributed acoustic wave sensing technology based on ultraweak fiber Bragg gratings to collect and analyze the data of the simulation site of the transformer built in a laboratory， and achieves good results on the collected transformer fault simulation data. This method has an important referential significance for developing the small sample fault identification system of the on-load transformer using confrontation generation network.

Key words∶artificial neural network; point sensor; on-load transformer; fault detection; pattern recognition; generative adversarial networks ; data enhancement

傳統調壓開關在調壓時必須使負載斷電，而有載調壓開關（on-load tap-changer，OLTC）的出現很好地解決了這一弊端，其可以在有載的條件下改變電壓，為電力行業綠色發展提供了重要的技術支持［1］。但由于有載調壓開關有載運行的特點，對其故障檢測就要求在斷電的情況下進行設備排查，給人民生產生活帶來不便［2］。同時由于變壓器發生故障的概率極低，因此在面臨少量故障樣本的條件下，如何根據現有數據快速、準確得出變壓器的運行狀態成為當今制約有載變壓器發展的一大難題［3-5］。

對于小概率發生事件，如關鍵設備故障事件，其發生故障的后果嚴重，且發生的概率較低，缺乏數據信息將會導致神經網絡欠擬合，針對此類事件，可以通過人工數據增強、改善網絡結構等方案進行解決。Georgios等［6］提出了一種簡單有效的基于k均值聚類和SMOTE（synthetic minority oversampling technique，合成少數過采樣技術）的超采樣方法，避免了噪聲的產生，有效地克服了類間和類內的不平衡，但缺乏可視化環節，所得的樣本無法人工辨別其生成樣本的真實性。Wu等［7］提出了一種以一維卷積神經網絡為時域信號特征提取器，支持向量機為分類器的識別方法，使得自動提取特征的結果優于人工選擇特征，同時在入侵識別率上高于二維卷積神經網絡，但對于類別不平衡的樣本集應用效果較差。Shi等［8］將時空數據矩陣塑造成偽RGB（red，green，blue）圖片作為CNN（convolutional neural network）網絡的輸入，提出了輕量級CNN網絡，在不均衡樣本數據集上有良好的表現，但將其應用到故障判別時效果未達到預期結果。Shi等［9］使用不同訓練數據樣本規模的訓練集對網絡進行訓練，結果表明，當訓練數據樣本規模下降時，網絡的分類準確率會下降。由此，可以通過擴充樣本集的方法來提高故障識別率。Jiang等［10］將mel頻率倒譜系數與CNN結合，對5類事件的準確率達到97%，但對于不平衡的樣本集表現效果較差。所有這些機器學習分類器都是數據驅動的，需要大量的訓練數據樣本，同時對于頻域判別效果優于時域判別效果，基于此，本文提出采用對抗生成網絡擴充樣本集，并通過人工神經網絡進行模式識別。

山 東 科 學2023年

第6期

姜曉東，等：基于生成對抗網絡的有載調壓開關故障檢測研究

為了提高對于小概率事件識別的準確性，本文應用生成對抗網絡（generative adversarial networks，GAN）的故障識別方案。首先，通過光纖傳感器采集到傳感信號，隨后將采集的傳感信號轉換為二維圖像，所得的二維圖像利用GAN將小概率事件的樣本集進行擴充，將小概率發生事件的樣本數擴充到和正常樣本數的事件。再將擴充后的樣本與正常樣本同時送入神經網絡模型，進行故障判別［9］。最后，通過對有載分接開關現場故障模擬實驗，驗證了該方法對基于光纖傳感系統的有載分接開關故障判別準確率有顯著的提高。

1 實驗原理與實驗設備

1.1 光纖傳感系統

本文采用基于超弱光纖布拉格光柵的分布式聲波傳感技術，如圖1所示，利用分布光纖傳感系統進行數據采集［11］。

1.2 有載分接開關的運行狀態類型

關于有載分接開關，其運行狀態有正常運行狀態和危險狀態。其中，正常狀態是指變壓器在運行過程中，各項指標都在正常范圍內，變壓器可以正常運行。危險狀態則是指變壓器的運行過程中，主要的性能指標超出了正常范圍，變壓器繼續運行可能會導致變壓器燒毀等情況的發生，因此，合理檢出變壓器的危險狀態是當前任務的重中之重。在此，我們通過光纖傳感器檢測變壓器在運行過程產生的振動或聲波信號來判別變壓器的運行狀態。

1.3 數據采集過程

將光纖傳感器鋪設到OLTC設備上面之后，分別采集OLTC正常運行時的運行狀態、異常狀態以及發生故障后運行狀態的信息。但由于OLTC的異常狀態和發生故障的概率比較低，我們收集到的此類信息較少，故本論文采用生成對抗網絡來擴充小概率的數據。由于有載變壓器的故障信號為短時沖擊信號，因此我們采用短時沖擊信號來模擬故障信號。選擇實驗室的水缸作為實驗設備，將水缸放滿水，將點式傳感器的傳感設備光纖用鐵管固定在水下，正常狀態為無外界影響的狀態，故障狀態則敲擊管壁，分別采集故障信號2次，每次時間長達0.5 s，而正常運行狀態為500次，每次時間為0.5 s。

2 數據增強與故障識別

2.1 信號轉換為圖像

本文應用光纖傳感器采集實驗數據，每個樣本數據矩陣由1 s內按順序收集的行數據組成。傳統的方法都是通過人工進行特征提取，由于數據量過大，采用人工特征提取方式所用時間過長，并且所得結果不可靠，因此，我們需要對原始數據進行預處理再進行故障識別。將采集到的每個位置信息進行二維短時傅里葉變換，得到關于頻域信號的RGB圖像。同時，由于OLTC發生故障的概率較低，導致其故障樣本數量少，而神經網絡要求大量的數據集，進行數據增強是必需的步驟。傳統的數據增強方法包括對圖像進行翻轉、旋轉、顏色變換、裁剪等，但該類方法只能簡單地增多樣本的數量，卻不能增強數據的多樣性［12］。因此，本文引入了生成對抗網絡進行圖像的生成，將時域RGB輸入信息經GAN擴充后的圖像送入神經網絡，進行網絡的訓練。通過現場采集的實驗數據進行測試，故障的平均識別率可以達到90%以上。

2.2 基于生成對抗網絡的數據增強

生成對抗網絡主要有兩個網絡模型的搭建，分別為生成器模型和判別器模型。其中隨機噪聲經過生成器模型后，產生和真實樣本集類似的虛假樣本，而判別器模型則是將生成器模型產生的虛假樣本與真實樣本進行比對，通過虛假樣本與真實樣本之間的差距進而不斷地調整生成器的參數進行優化，從而使生成的數據更加貼近真實 ［13］。生成器模型經過反卷積運行后，生成一個256×256的生成樣本；隨后送入判別器中，對生成樣本和真實樣本進行判別，得出生成圖片的真或假；得出結果若為真，則生成，判別結果若為假，則調整生成器模型的參數，再不斷進行生成樣本，最終得出與原始樣本類似的圖片結果。生成器和判別器網絡模型架構如圖2所示。

2.3 故障判斷神經網絡

人工神經網絡模型，是一種模擬人的神經系統構造的網絡，由一系列的神經元構成，其中每個神經元都是獨立的個體，由輸入、輸出、激活函數和權重構成，多個神經元相連接構成人工神經網絡，上一個神經元的輸出是下一個神經元的輸入，每個神經元的輸出都要經過激活函數，使得每一個神經元的輸出都是非線性關系，從而保證輸出的準確性，可以更好地擬合訓練數據的關系［14］。

本文人工神經網絡中優化器采用Adam算法，是一種學習率自適應算法，激活函數選用Relu，最大迭代次數選取為500次，在故障樣本數只有2次的情況下，故障識別最終可達到90%以上的準確率。

3 實驗驗證

3.1 數據采集

針對數據集，本文使用實驗室模擬有載變壓器的運行狀態，通過水箱模擬有載變壓器，正常數據為無外界環境影響下采集500次，每次0.5 s，故障數據則是對水箱壁進行敲擊，共2次，每次0.5 s。

3.2 數據處理

對于采集到的數據，首先進行短時傅里葉變換，將一維信息轉換為二維圖像信息。將實驗采集的正常狀態的500次數據進行短時傅里葉變換，將500組正常數據切片為2 718張圖像，將2組故障數據切片為6張圖像。

為了保證采集到的數據真實可靠，我們分別采集了系統正常運行后的第5、10、15、20 min的信息，從而保證采集到的數據是在系統平穩運行之后的數據，隨后對采集到的數據進行短時傅里葉變換，結果如圖3所示。可以看出系統開機后的5～20 min采集到的信息相差很小，且能量均在低頻區域，與系統正常運行時的短時傅里葉變換圖的能量也應均在低頻區域這一情況相一致，從而確保了數據的真實可靠性。

在故障運行時，我們分別采集了系統正常運行后的第5、10、15、20 min的信息，與正常運行時采集數據的相同位置進行數據采集，隨后進行短時傅里葉變換，得到如圖4所示的故障狀態圖。采集的信息在經過短時傅里葉變換后能量不僅存在低頻區域，在中高頻區域也存在，與在故障運行狀態時施加短時沖擊信號這一條件相符合。可以明顯看出，正常運行狀態與故障運行狀態的短時傅里葉變換圖像形成鮮明對比。

在二維圖像信息圖中，圖像中間代表中頻信息，圖像上下兩部分分別代表高頻信息和低頻信息，可以看出，在正常運行狀態下，幾乎沒有高頻和低頻信息的影響，而在故障狀態下，高頻信息與低頻信息的影響很大，因此可以通過是否有高頻或低頻信息來判斷設備的運行狀態。

3.3 數據增強

由于故障數據為小樣本事件，因此本文對小樣本數據即故障樣本數據進行了基于對抗神經網絡圖像生成，如圖5為對抗生成網絡的運行結果。可以看出，經過對抗生成網絡生成的圖片保留了原始故障數據的信息。在進行圖像生成后，正常數據圖有2 718張圖像，故障數據經過對抗生成網絡后可以達到2 733張圖像。隨后把擴充后的數據集送入到神經網絡中，得到故障判別準確率。

3.4 模式識別

本文采取混淆矩陣作為實驗的判斷依據，并將沒有經過對抗生成網絡的數據集和經過對抗生成網絡的擴充的數據集進行對比，如圖6為混淆矩陣的對比實驗圖。

本文將發生故障事件設為1，正常運行事件設為0，可以看出經過擴充后的數據集在人工神經網絡的表現更好，將故障識別率從50%提升到了90%以上。從圖6（b）可以得出實際為正常狀態，神經網絡判斷也為正常狀態的共有2 687個。實際為正常狀態，而判斷為故障狀態的共有31個。實際為故障狀態，而判斷為正常運行狀態的有0個。實際為故障狀態，判斷為故障狀態的有2 733個，可以使得故障識別準確率達到90%以上，可以很好地實現故障檢測功能。

4 結論

由于有載變壓器系統具有發生故障的頻率低，一旦故障，對于生產生活產生極大損失等特點，所以如何擴充故障樣本集一直是深度學習面臨不均衡樣本集的難點問題。本文通過對抗生成網絡方法擴充了樣本集，在二維圖像上進行了數據量擴充，對于實驗數據量過大的問題采用了人工神經網絡的處理方法，對于故障狀態的識別可以達到90%以上，驗證了對抗生成網絡在有載變壓器故障檢測應用的可行性。為對抗生成網絡在有載變壓器上應用提供了理論基礎，為將來電網實現智能化提供了技術支持，在變壓器的發展上具有很大的潛在應用空間。

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