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基于多层特征融合CNN的变压器PRPD图谱识别
1.背景
变压器是电网中不可或缺的重要设备，用来将高压电能转化成低压电能，满足不同场景下的使用需求。由于变压器本身的特性和工作环境等多因素影响，变压器的性能和健康状况可能会发生变化，从而对电网的稳定和安全造成潜在威胁。因此，及时检测和诊断变压器准确地反映其发展趋势和健康状况，非常重要。
目前，PRPD图谱技术逐渐被广泛应用于变压器诊断中，其可以省略大量的先验知识，仅需要采集变压器内部的绕组放电信号，然后经过处理获得PRPD（PartialDischargePattern）图谱。然而，PRPD图谱上所含的特征信息非常的复杂，需要利用机器学习和深度学习等方法，才能有效地进行辨别（如判断是否存在放电现象）。而CNN是一种基于深度学习的网络模型，其可以自动从数据中学习到特征，并且实现对复杂问题的拟合和识别。因此，利用CNN模型对PRPD图谱进行识别，是目前变压器诊断的主流研究方向之一。
2.研究内容
本文基于多层特征融合CNN的思路，对PRPD图谱进行识别。具体地，我们从原始PRPD图谱出发，经过数据增强和特征提取等预处理之后，将图像输入给多个CNN子网络，每个子网络具有不同分辨率和不同的深度信息，然后这些子网络的输出特征将被级联融合，最终形成一个特征向量，用于表示PRPD图谱所蕴含的特征信息。最后，我们将这一特征向量输入给一个全连接网络，实现PRPD图谱的识别。
3.研究方法
3.1数据采集和预处理
为了获得足够准确的PRPD图谱，我们需要部署专业监测设备，并且精细调整数据采集参数。在数据采集之后，我们将对所采集到的数据进行清洗和预处理。具体地，我们将会采用图像旋转，图像翻转，添加白噪声等技术，来进行数据增强和扩增。这种方式可以帮助提高训练样本的数量，同时也可以提高模型的泛化能力。
3.2特征提取和CNN模型建立
在预处理之后，我们将利用卷积神经网络模型来实现PRPD图谱的分类。为了提高分类的精度和效率，我们将从多个方面来改进模型，具体有以下几个方面：
-利用多层特征融合的思路，我们将使用不同分辨率和深度的CNN子网络，从而获得更加丰富的特征信息。
-对于每个CNN子网络，我们还将采用残差网络或者递归神经网络等高级网络结构，以实现更好的特征抽取和模型拟合能力。
-我们将增加BN,BatchNormalization,子采样层，dropout层等技术，以提高模型的稳定性和泛化性能。
4.实验结果
我们在公开数据集和自己采集的实际数据集上进行实验，评估了我们提出的PRPD图谱识别算法在分类精度，召回率，准确率和F1-Score等方面的性能。实验结果表明，本文提出的多层特征融合CNN算法，在PRPD图谱分类任务上，具有较好的分类精度和鲁棒性。
5.缺点和展望
尽管我们在实验中取得了比较不错的结果，但是该算法在特定场景下可能存在过拟合和欠拟合问题，同时在不同场景的适应性和鲁棒性还需要进一步提高。下一步工作，我们将结合强化学习等其他技术，来改进算法的训练策略和模型参数，从而实现更加准确和鲁棒的变压器PRPD图谱识别。