绝缘缺陷诊断的特点有哪些
发布时间：
2021/09/15 00:00
近年来，数据驱动的人工智能模型在气体绝缘组合电器（GIS）绝缘缺陷诊断上取得了一定突破。然而，这些以海量实验数据构建的模型难以部署到现场复杂工况和小样本条件下，导致现有诊断方法现场应用困难。
预防：孕前以及孕早期阶段综合干预。二级预防：通过孕期的筛查和产前的诊断识别胎儿的严重先天缺陷，早期发现、早期诊断，减少缺陷患儿的出生。三级预防：新生儿疾病早期筛查、早期诊断、及时治疗，避免或减少新生儿致残，提高患儿的生活质量。
副教授、教授和教授等发表论文，针对制约传统诊断方法应用的数据匮乏难题和现有诊断模型现场应用困难的问题，提出了一种域对抗迁移卷积神经用于小样本下的GIS绝缘缺陷智能诊断，在目标域下分别达到了99.35%和90.35%的诊断准确率，该方法可以有效学习可迁移特征，实现了小样本GIS绝缘缺陷的高精度、鲁棒性诊断。
近年来，数据驱动的人工智能模型在气体绝缘组合电器（GIS）绝缘缺陷诊断上取得了一定突破。然而，这些以海量实验数据构建的模型难以部署到现场复杂工况和小样本条件下，导致现有诊断方法现场应用困难。为了解决现场制约传统诊断方法应用的数据匮乏难题和现有诊断模型现场应用困难的问题，电力设备电气绝缘国家重点实验室（）的研究人员、、、、，在2022年第9期《》上撰文，提出了一种新颖的域对抗迁移卷积神经用于小样本下的GIS绝缘缺陷智能诊断。该方法可以有效学习可迁移特征，实现小样本GIS绝缘缺陷的高精度、鲁棒性诊断。
判）：绝缘测试时泄漏试验主要项目结果不合格,发现绝缘有重大缺陷威胁运行的电缆设备为一级设备。()
判）：绝缘测试时泄漏试验次要项目结果不合格,发现绝缘有缺陷但暂不影响运行的电缆设备为二级设备。()
以数据驱动的GIS绝缘缺陷诊断方法主要包括两个方面：①以先进的信号处理手段构造合理的故障表征信息并提取关键特征；②通过模式识别方法进行缺陷分类。然而，传统诊断方法，如支持向量机、人工神经等窄模型由于难以获得故障样本与故障信息之间的非线性表示而受到掣肘。
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