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Suzhou Electric Appliance Research Institute
期刊號: CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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基于WGAN-GP-BiGRU的少樣本斷路器故障診斷方法

來源:電工電氣發布時間:2025-09-26 13:26 瀏覽次數:58

基于WGAN-GP-BiGRU的少樣本斷路器故障診斷方法

王鵬,史維平,蔡雙樂,楊霄,黑富坤,楊磊
(國網寧夏電力有限公司吳忠供電公司,寧夏 吳忠 751100)
 
    摘 要:針對傳統斷路器故障診斷樣本較少和診斷準確率不高問題,提出了一種基于帶梯度懲罰的 Wasserstein 生成對抗網絡(WGAN-GP)和雙向門控循環單元(BiGRU)的故障診斷方法。該方法使用 WGAN-GP 對斷路器數據進行數據擴充,改善了原模型訓練過程不穩定的問題,并獲得高質量樣本數據,再結合擴充后的數據集通過 BiGRU 模型進行故障診斷分類訓練。實驗結果表明,在相同測試集下,所提出的診斷方法能有效增強模型對少樣本故障的識別能力,提高了故障診斷的準確率。
    關鍵詞: 斷路器故障診斷;生成對抗網絡;雙向門控循環單元;數據增強;梯度懲罰
    中圖分類號:TM561     文獻標識碼:A     文章編號:1007-3175(2025)09-0051-06
 
Fault Diagnosis Method of Circuit Breaker with Few
Samples Based on WGAN-GP-BiGRU
 
WANG Peng, SHI Wei-ping, CAI Shuang-le, YANG Xiao, HEI Fu-kun, YANG Lei
(Wuzhong Power Supply Company, State Grid Ningxia Electric Power Co., Ltd, Wuzhong 751100, China)
 
    Abstract: To address the issues of insufficient fault diagnosis samples and low diagnostic accuracy in traditional circuit breakers, this paper proposes a fault diagnosis method based on Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty (WGAN-GP) and bidirectional gated recurrent unit (BiGRU). This method uses WGAN-GP to augment the circuit breaker data, which improves the instability of the original model training process and obtains high-quality sample data. Then, combined with the augmented dataset, the BiGRU model is used for fault diagnosis classification training. The experimental results show that, under the same test set, the proposed diagnostic method can effectively enhance the model’s ability to identify few-shot faults and improve the accuracy of fault diagnosis.
    Key words: circuit breaker fault diagnosis; generative adversarial network; bidirectional gate recurrent unit; data augmentation; gradient penalty
 
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