(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111603212.5 (22)申请日 2021.12.24 (71)申请人 广东电网有限责任公司 地址 510000 广东省广州市越秀区东 风东 路757号 申请人 广东电网有限责任公司电力科 学研 究院 (72)发明人 罗颖婷　王磊　田翔　许海林　 梁永超　石墨　李晖　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 代理人 陈旭红　钟文瀚 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断 方法及系统 (57)摘要 本发明提供一种基于变压器数据样本扩充 的故障诊断方法及系统， 其中方法包括： 获取主 变试验数据， 对所述主变试验数据进行数据清 洗， 并将数据清洗后的所述主变试验 数据按照预 设比例划分为主变试验训练数据及主变试验测 试数据； 对 所述主变试验训练数据进行归一化处 理； 通过所述归一化处理后的主变试验训练数据 及损失函数建立用于变压器故障诊断的反传神 经网络模型， 并通过所述主变试验测试数据对所 述用于变压器故障诊断的反传神经网络模型进 行优化； 将变压器的运行数据输入至优化后的所 述用于变压器故障诊断的反传神经网络模型， 得 到变压器的故障结果。 本发明针对不平衡样本实 现变压器故障类别辨识的性能提高。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 114417977 A 2022.04.29 CN 114417977 A 1.一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断方法， 其特 征在于， 包括： 获取主变试验数据， 对所述主变试验数据进行数据清洗， 并将数据清洗后的所述主变 试验数据按照预设比例划分为主变试验训练数据及主变试验测试数据； 其中， 所述主变试 验数据包括： 主变色谱、 介损及电容 量、 绝缘电阻； 对所述主变试验训练数据进行归一 化处理； 通过所述归一化处理后的主变试验训练数据及损失函数建立用于变压器故障诊断的 反传神经网络模型， 并通过所述主变试验测试数据对所述用于变压器故障诊断的反传神经 网络模型进行优化； 将变压器的运行数据输入至优化后的所述用于变压器故障诊断的反传神经网络模型， 得到变压器的故障结果。 2.如权利要求1所述的一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断方法， 其特征在于， 所 述对所述主变试验数据进行 数据清洗， 包括： 检测并删除异常数据及填补缺失数据。 3.如权利要求2所述的一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断方法， 其特征在于， 所 述填补缺失数据， 包括： 利用SMOTE算法对所述主变试验训练数据进行扩充。 4.如权利要求1所述的一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断方法， 其特征在于， 所 述通过所述主变试验测试数据对所述用于变压器故障诊断的反传神经网络模型进 行优化， 具体地： 将所述主变试验测试数据输入所述用于变压器故障诊断的反传神经网络模型， 通过比 对样本实际标签与用于变压器故障诊断的反传神经网络模型的预测标签， 评估用于变压器 故障诊断的反传神经网络模型的分类性能。 5.一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断系统， 其特 征在于， 包括： 数据清洗及 分类模块， 用于获取主变试验数据， 对所述主变试验数据进行数据清洗， 并 将数据清洗后的所述主变试验数据按照预设比例划分为主变试验训练数据及主变试验测 试数据； 其中， 所述主变试验数据包括： 主变色谱、 介损及电容 量、 绝缘电阻； 数据处理模块， 用于对所述主变试验训练数据进行归一 化处理； 模型建立及优化模块， 用于通过所述归一化处理后的主变试验训练数据及损失函数建 立用于变压器故障诊断的反传神经网络模型， 并通过所述主变试验测试数据对所述用于变 压器故障诊断的反传神经网络模型进行优化； 故障判断模块， 用于将变压器的运行数据输入至优化后的所述用于变压器故障诊断的 反传神经网络模型， 得到变压器的故障结果。 6.如权利要求5所述的一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断系统， 其特征在于， 所 述数据清洗及分类模块， 还用于： 检测并删除异常数据及填补缺失数据。 7.如权利要求6所述的一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断系统， 其特征在于， 所 述数据清洗及分类模块， 还用于： 利用SMOTE算法对所述主变试验训练数据进行扩充。 8.如权利要求5所述的一种基于变压器数据样本扩充的故障诊断系统， 其特征在于， 所权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114417977 A 2述模型建立及优化模块， 还用于： 将所述主变试验测试数据输入所述用于变压器故障诊断的反传神经网络模型， 通过比 对样本实际标签与用于变压器故障诊断的反传神经网络模型的预测标签， 评估用于变压器 故障诊断的反传神经网络模型的分类性能。 9.一种电子装置， 其特征在于， 包括处理器、 存储器以及存储在所述存储器中且被配置 为由所述处理器执行 的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1 至4中任意 一项所述的基于变压器数据样本扩充的故障诊断方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质包括存储的计算 机程序， 其中， 在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权 利要求1至4中任意 一项所述的基于变压器数据样本扩充的故障诊断方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114417977 A 3