[發(fā)明專利]基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)對局部放電數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本擴(kuò)展的方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010064775.0
• 申請日: 2020-01-20
• 公開（公告）號: CN111275108A
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉廣輝;崔國棟;張文斌;王建軍;宋輝;張釗棋;盛戈皞;王磊;張冬冬;李長紅;韓浩;王洋
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)山東省電力公司棗莊供電公司;上海交通大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q50/06
• 代理公司: 上海東信專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 31228
• 代理人: 楊丹莉;李丹

1.一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)對局部放電數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本擴(kuò)展的方法，其特征在于，包括：

(1)采集局部放電數(shù)據(jù)；

(2)對所述局部放電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以得到真實樣本數(shù)據(jù)；

(3)構(gòu)建生成對抗網(wǎng)絡(luò)并采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)對局部放電數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本擴(kuò)展，所述生成對抗網(wǎng)絡(luò)包括生成器、判別器和生成樣本存儲器；其中樣本擴(kuò)展步驟包括：

(3a)將隨機(jī)噪聲輸入生成器，以使生成器輸出生成樣本數(shù)據(jù)，將生成樣本數(shù)據(jù)存儲在生成樣本存儲器中；

(3b)將所述真實樣本數(shù)據(jù)和生成樣本存儲器中的數(shù)據(jù)輸入所述判別器；

(3c)所述判別器基于真實樣本數(shù)據(jù)與生成樣本數(shù)據(jù)的之間的距離，輸出樣本數(shù)據(jù)是真實樣本數(shù)據(jù)還是生成樣本數(shù)據(jù)的判斷結(jié)果；

(3d)將帶有判斷結(jié)果標(biāo)簽的樣本數(shù)據(jù)輸入給所述判別器和生成樣本存儲器；

循環(huán)反復(fù)進(jìn)行上述步驟(3b)-(3d)，直至所述生成器的損失函數(shù)的值與判別器的損失函數(shù)的值二者之和小于等于一預(yù)設(shè)的閾值；

(4)采用生成樣本存儲器中的生成樣本數(shù)據(jù)對真實樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述局部放電數(shù)據(jù)至少包括PRPS圖譜數(shù)據(jù)或時域波形圖像數(shù)據(jù)。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在步驟(2)中，當(dāng)所述局部放電數(shù)據(jù)至少包括時域波形圖像數(shù)據(jù)時，所述預(yù)處理包括灰度化處理和二值化處理。

4.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在步驟(2)中，當(dāng)所述局部放電數(shù)據(jù)至少包括PRPS圖譜數(shù)據(jù)時，所述預(yù)處理包括歸一化處理。

5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟(3c)中，基于下述公式判斷樣本數(shù)據(jù)是真實樣本數(shù)據(jù)還是生成樣本數(shù)據(jù)：

其中，W(P_r，P_g)表示W(wǎng)asserstein距離，Π(P_r,P_g)表示P_r，P_g組合起來可能的聯(lián)合分布的集合，其中P_r表示真實樣本數(shù)據(jù)，P_g表示生成樣本數(shù)據(jù)，γ屬于上述集合中的某一種聯(lián)合分布；其中樣本對(x,y)來自于集合Π(P_r,P_g)，即屬于某一種聯(lián)合分布γ，其中x表示采樣得到的一個真實樣本數(shù)據(jù)，y表示采樣得到的一個生成樣本數(shù)據(jù)，||x-y||表示樣本對(x,y)的wasserstein距離；E表示將所有樣本對的距離求期望值，inf表示對期望值取下界。

當(dāng)Wasserstein距離小于等于一預(yù)設(shè)的距離閾值時，則判斷該樣本數(shù)據(jù)為真實樣本數(shù)據(jù)。

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟(3)中，所述生成器的損失函數(shù)d_loss為：

式中m表示輸入的真實樣本數(shù)據(jù)和生成樣本數(shù)據(jù)的總數(shù)量，f_1ω代表參數(shù)為ω的用于生成器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的映射，z⁽ⁱ⁾表示第i個生成樣本數(shù)據(jù)的輸入，g_θ表示對噪音輸入生成新的樣本數(shù)據(jù)。

7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，在步驟(3)中，所述判別器的損失函數(shù)g_loss為：

式中m表示輸入的真實樣本數(shù)據(jù)和生成樣本數(shù)據(jù)的總數(shù)量，f_2ω代表參數(shù)為ω的用于判別器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的映射，x⁽ⁱ⁾表示第i個采樣的真實樣本數(shù)據(jù)。

8.一種對局部放電缺陷進(jìn)行診斷的方法，其特征在于，包括步驟：

采用如權(quán)利要求1-7中任意一項所述的方法對局部放電數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本擴(kuò)展；

采用擴(kuò)展后的局部放電數(shù)據(jù)對局部放電缺陷進(jìn)行診斷。

9.一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)對局部放電數(shù)據(jù)進(jìn)行樣本擴(kuò)展的系統(tǒng)，其特征在于，其實施如權(quán)利要求1-8中任意一項所述的方法。