深度迁移学习在输电线路故障诊断中的应用与效果

"基于深度-迁移学习的输电线路故障选相模型及其可迁移性研究"这篇论文探讨了如何提升输电线路故障诊断模型的可迁移性。在电力系统中，输电线路故障的快速、准确识别至关重要，这关系到电力系统的稳定运行和故障的及时排除。传统的故障识别方法基于电气量，但易受多种因素影响，而现代数据采集系统的进步为使用更先进的算法提供了可能。 论文提出了一个结合深度学习与迁移学习的策略，旨在创建一个能够适应不同线路环境的故障类型识别模型。首先，他们根据迁移学习的概念，将线路分为源线路和目标线路。源线路的数据用于模型的预训练，目标线路的数据则用于模型的最终验证和应用。他们生成了多种故障条件下的时序数据，并进行了预处理，以适配卷积神经网络（CNN）的输入要求。 通过使用源域数据训练初始的CNN模型，研究人员得到了一个初步的故障识别模型。接着，他们运用最大均值差异法评估源线路与目标线路之间的相似性，挑选出最适合作为迁移学习基础的源域模型。然后，使用目标域数据对预训练模型进行微调，以适应目标线路的特性。这种方法的优势在于，即使目标线路的数据量有限，也能通过微调实现高精度的故障诊断。 仿真实验结果显示，仅使用源域数据的5%对预训练模型进行微调，目标域模型在目标线路故障诊断上的准确率就能达到99%以上。这一成果证明了该方法的有效性和高度的可迁移性，为电力系统的故障诊断提供了更为高效和精准的解决方案。 关键词涉及的领域包括输电线路的故障管理、迁移学习的应用、深度学习技术在故障识别中的作用，以及卷积神经网络在处理时序数据上的优势。这些技术的结合不仅提升了模型的性能，还降低了对大量目标线路数据的依赖，对于实际电力系统的故障诊断具有重大意义。