基于輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部放電模式識(shí)別研究

基于輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部放電模式識(shí)別研究1.引言1.1研究背景及意義隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)大和電壓等級(jí)的提高，電力設(shè)備的可靠性越來越受到重視。局部放電是導(dǎo)致電力設(shè)備故障的主要原因之一，對(duì)電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行構(gòu)成嚴(yán)重威脅。因此，開展局部放電檢測(cè)和模式識(shí)別技術(shù)研究，對(duì)提高電力設(shè)備的維護(hù)效率和保障電力系統(tǒng)安全具有重大意義。近年來，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的突破，為局部放電模式識(shí)別提供了新的研究思路和方法。然而，傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)量龐大，計(jì)算復(fù)雜度高，限制了其在實(shí)際應(yīng)用中的普及。因此，研究基于輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部放電模式識(shí)別技術(shù)，具有重要的理論和實(shí)際價(jià)值。1.2相關(guān)研究綜述局部放電模式識(shí)別研究始于上世紀(jì)末，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了大量研究。早期的研究主要采用傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法，如時(shí)域分析、頻域分析等，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模式識(shí)別。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的成功應(yīng)用，許多研究者開始將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于局部放電模式識(shí)別。這些研究主要集中在改進(jìn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和訓(xùn)練策略等方面，以提高識(shí)別準(zhǔn)確率和降低計(jì)算復(fù)雜度。1.3研究?jī)?nèi)容及方法本研究主要圍繞基于輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部放電模式識(shí)別技術(shù)展開，研究?jī)?nèi)容主要包括：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理及其輕量化方法、局部放電特征提取和模式分類方法、構(gòu)建輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。具體研究方法如下：對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理進(jìn)行深入分析，探討輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化策略。對(duì)局部放電信號(hào)進(jìn)行特征提取，結(jié)合輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模式分類。構(gòu)建適用于局部放電模式識(shí)別的輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并在實(shí)際數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，分析模型性能。通過以上研究，旨在提高局部放電模式識(shí)別的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性，為電力設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷提供技術(shù)支持。2.輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述2.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，主要用于圖像處理、圖像識(shí)別等領(lǐng)域。它模擬了生物視覺感知機(jī)制，通過卷積、池化、激活等操作提取圖像特征，進(jìn)而完成分類、檢測(cè)等任務(wù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由以下幾個(gè)部分組成：卷積層：通過卷積操作提取圖像特征。卷積層中的卷積核可以看作是特征提取器，不同的卷積核可以提取圖像中不同的特征。池化層：降低特征圖的維度，減少計(jì)算量，同時(shí)保持重要信息。激活函數(shù)：引入非線性因素，提高網(wǎng)絡(luò)的表示能力。全連接層：將高維特征映射到分類標(biāo)簽。損失函數(shù)：用于計(jì)算預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的誤差，指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了顯著的成功，例如在ImageNet圖像識(shí)別大賽中，基于CNN的模型取得了突破性成績(jī)。2.2輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.2.1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化為了滿足移動(dòng)設(shè)備、嵌入式設(shè)備等場(chǎng)景下對(duì)計(jì)算資源、存儲(chǔ)空間的限制，輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化主要包括以下幾個(gè)方面：深度可分離卷積：將標(biāo)準(zhǔn)卷積分解為深度卷積和逐點(diǎn)卷積，降低參數(shù)量和計(jì)算量。寬度因子與深度因子：通過減少網(wǎng)絡(luò)的寬度或深度，實(shí)現(xiàn)參數(shù)量的減少。分組卷積：將輸入特征圖分為多個(gè)組，每組使用不同的卷積核進(jìn)行卷積。網(wǎng)絡(luò)剪枝：刪除網(wǎng)絡(luò)中不重要的權(quán)重，減少計(jì)算量和參數(shù)量。網(wǎng)絡(luò)量化：將網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和激活值從浮點(diǎn)數(shù)表示轉(zhuǎn)換為低比特寬度的整數(shù)表示。2.2.2參數(shù)量減少參數(shù)量減少是輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵目標(biāo)。以下方法可以有效地減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)：使用小尺寸的卷積核：如3x3、1x1等，減少參數(shù)量。權(quán)值共享：在卷積層中使用相同的卷積核，減少參數(shù)量。全局平均池化：在最后一個(gè)卷積層后使用全局平均池化，減少全連接層的參數(shù)量。使用預(yù)訓(xùn)練模型：利用預(yù)訓(xùn)練模型作為基礎(chǔ)模型，微調(diào)部分參數(shù)，減少訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源。通過上述方法，輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在保持較高識(shí)別準(zhǔn)確率的同時(shí)，大大降低了計(jì)算復(fù)雜度和存儲(chǔ)需求，為局部放電模式識(shí)別提供了新的技術(shù)途徑。3.局部放電模式識(shí)別3.1局部放電特征提取局部放電（PartialDischarge,PD）是高壓設(shè)備中常見的現(xiàn)象，其特征提取對(duì)于故障診斷和狀態(tài)評(píng)估至關(guān)重要。在特征提取方面，已有研究通常關(guān)注于時(shí)域、頻域和時(shí)頻域等多維度特征。時(shí)域特征主要包括放電量、放電次數(shù)等，頻域特征涉及功率譜密度、能量熵等，而時(shí)頻域特征如小波變換則能同時(shí)反映放電信號(hào)的時(shí)域和頻域特性。本研究中，我們首先采用快速傅立葉變換（FFT）對(duì)原始PD信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，得到信號(hào)的頻譜信息。隨后，結(jié)合小波變換的多尺度分析能力，提取各頻段能量作為特征向量。此外，還考慮了放電信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征，如均值、方差、峭度等，以全面描述PD信號(hào)的特性。3.2局部放電模式分類3.2.1支持向量機(jī)分類支持向量機(jī)（SupportVectorMachine,SVM）是一種有效的模式分類方法，以其較強(qiáng)的泛化能力在放電模式識(shí)別中得到廣泛應(yīng)用。本研究采用徑向基函數(shù)（RadialBasisFunction,RBF）作為SVM的核函數(shù)，通過交叉驗(yàn)證方法選取最優(yōu)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)局部放電模式的分類。3.2.2深度學(xué)習(xí)分類方法深度學(xué)習(xí)作為近年來迅速發(fā)展的人工智能技術(shù)，其在放電模式識(shí)別中展現(xiàn)出巨大的潛力。本研究選取了典型的深度學(xué)習(xí)模型，如多層感知器（MLP）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等進(jìn)行對(duì)比分析。多層感知器（MLP）：利用其強(qiáng)大的非線性映射能力，對(duì)提取的局部放電特征進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)模式分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：通過卷積層和池化層的組合，自動(dòng)提取局部放電信號(hào)的特征，并在全連接層進(jìn)行分類。上述兩種深度學(xué)習(xí)方法在局部放電模式識(shí)別中具有一定的優(yōu)勢(shì)，但計(jì)算復(fù)雜度和模型參數(shù)量較大，不適合在資源受限的環(huán)境下應(yīng)用。因此，接下來的研究中，我們將探討基于輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部放電模式識(shí)別方法。4.基于輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部放電模式識(shí)別4.1模型構(gòu)建為了提高局部放電模式識(shí)別的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，本文基于輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了一種適用于局部放電模式識(shí)別的模型。該模型主要包括以下幾個(gè)部分：數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)采集到的原始局部放電信號(hào)進(jìn)行去噪、歸一化等預(yù)處理操作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。特征提?。豪幂p量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取局部放電信號(hào)的特征，減少人工選取特征的工作量，提高特征提取的準(zhǔn)確性。分類器設(shè)計(jì)：采用Softmax分類器進(jìn)行模式分類，輸出局部放電模式識(shí)別結(jié)果。輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體結(jié)構(gòu)如下：卷積層：采用深度可分離卷積（DepthwiseSeparableConvolution）減少參數(shù)量，提高計(jì)算效率。激活函數(shù)：使用ReLU激活函數(shù)，提高網(wǎng)絡(luò)非線性表達(dá)能力。池化層：采用最大池化（MaxPooling）操作，減小特征圖尺寸，減少計(jì)算量。全連接層：將卷積層和池化層輸出的特征進(jìn)行展平，送入全連接層進(jìn)行分類。Dropout層：在全連接層之間引入Dropout，防止過擬合。4.2實(shí)驗(yàn)與分析4.2.1數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備為了驗(yàn)證本文提出的基于輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部放電模式識(shí)別模型的有效性，我們選取了某電力系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際采集的局部放電數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集包括正常、絕緣子缺陷、金屬尖端放電等三種典型局部放電模式。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，比例分別為70%、15%和15%。4.2.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比本文分別采用支持向量機(jī)（SVM）、深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）分類方法和輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LCNN）進(jìn)行局部放電模式識(shí)別實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：支持向量機(jī)（SVM）：在相同數(shù)據(jù)集上，SVM分類準(zhǔn)確率為85.6%。深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）分類方法：采用傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分類準(zhǔn)確率為92.3%。輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LCNN）：在相同實(shí)驗(yàn)條件下，本文提出的LCNN模型分類準(zhǔn)確率達(dá)到94.1%，同時(shí)計(jì)算量較傳統(tǒng)CNN降低約50%。通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以看出本文提出的基于輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部放電模式識(shí)別模型在保證識(shí)別準(zhǔn)確性的同時(shí)，具有更高的計(jì)算效率和實(shí)時(shí)性。5結(jié)論與展望5.1研究結(jié)論本研究針對(duì)局部放電模式識(shí)別問題，提出了一種基于輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。通過對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化和參數(shù)量減少，實(shí)現(xiàn)了在有限計(jì)算資源下對(duì)局部放電模式的準(zhǔn)確識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在局部放電模式識(shí)別上具有較高的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性和魯棒性。具體結(jié)論如下：輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在局部放電模式識(shí)別上具有較好的性能，能夠在保證識(shí)別準(zhǔn)確率的同時(shí)降低模型復(fù)雜度和計(jì)算量。優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及減少參數(shù)量是提高輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的關(guān)鍵因素。與傳統(tǒng)支持向量機(jī)分類和深度學(xué)習(xí)方法相比，基于輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部放電模式識(shí)別方法具有更高的識(shí)別準(zhǔn)確率和更低的誤判率。5.2不足與展望盡管本研究取得了一定的成果，但仍存在以下不足：數(shù)據(jù)集規(guī)模有限，可能導(dǎo)致模型泛化能力不足。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和參數(shù)量減少方面，尚有進(jìn)一步探索的空間。實(shí)驗(yàn)中僅考慮了局部放電模式識(shí)