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基于WGAN-GP-BiGRU的少樣本斷路器故障診斷方法

來源：電工電氣發(fā)布時間：2025-09-26 13:26瀏覽次數(shù)：19

基于WGAN-GP-BiGRU的少樣本斷路器故障診斷方法

王鵬，史維平，蔡雙樂，楊霄，黑富坤，楊磊

(國網(wǎng)寧夏電力有限公司吳忠供電公司，寧夏吳忠 751100)

摘要：針對傳統(tǒng)斷路器故障診斷樣本較少和診斷準確率不高問題，提出了一種基于帶梯度懲罰的 Wasserstein 生成對抗網(wǎng)絡(luò)(WGAN-GP)和雙向門控循環(huán)單元(BiGRU)的故障診斷方法。該方法使用 WGAN-GP 對斷路器數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)擴充，改善了原模型訓(xùn)練過程不穩(wěn)定的問題，并獲得高質(zhì)量樣本數(shù)據(jù)，再結(jié)合擴充后的數(shù)據(jù)集通過 BiGRU 模型進行故障診斷分類訓(xùn)練。實驗結(jié)果表明，在相同測試集下，所提出的診斷方法能有效增強模型對少樣本故障的識別能力，提高了故障診斷的準確率。

關(guān)鍵詞： 斷路器故障診斷；生成對抗網(wǎng)絡(luò)；雙向門控循環(huán)單元；數(shù)據(jù)增強；梯度懲罰

中圖分類號：TM561 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2025)09-0051-06

Fault Diagnosis Method of Circuit Breaker with Few

Samples Based on WGAN-GP-BiGRU

WANG Peng, SHI Wei-ping, CAI Shuang-le, YANG Xiao, HEI Fu-kun, YANG Lei

（Wuzhong Power Supply Company, State Grid Ningxia Electric Power Co., Ltd, Wuzhong 751100, China）

Abstract: To address the issues of insufficient fault diagnosis samples and low diagnostic accuracy in traditional circuit breakers, this paper proposes a fault diagnosis method based on Wasserstein generative adversarial network with gradient penalty (WGAN-GP) and bidirectional gated recurrent unit (BiGRU). This method uses WGAN-GP to augment the circuit breaker data, which improves the instability of the original model training process and obtains high-quality sample data. Then, combined with the augmented dataset, the BiGRU model is used for fault diagnosis classification training. The experimental results show that, under the same test set, the proposed diagnostic method can effectively enhance the model’s ability to identify few-shot faults and improve the accuracy of fault diagnosis.

Key words: circuit breaker fault diagnosis; generative adversarial network; bidirectional gate recurrent unit; data augmentation; gradient penalty

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