基于图表示学习与知识蒸馏的电缆故障快速识别方法OACSTPCD
A Fast Cable Fault Identification Method Based on Graph Representation Learning and Knowledge Distillation
在牵引供电系统设备故障预警中,准确并快速识别电缆的早期故障是智能化运维的关键技术.为挖掘特征构建的深层信息和解决工程部署迭代速率问题,文章提出一种基于图表示学习和知识蒸馏的电缆故障识别方法.首先,对电缆的电流信号采样分析,将时间序列下的特征信息用图特征进行动态显示和更新,采用卷积自编码器对特征图像实现降噪重构;然后,利用基于知识蒸馏的图卷积神经网络识别算法,构建教师-学生网络故障识别模型,研究在PSCAD仿真环境中搭建电缆故障模型采集过电流扰动信…查看全部>>
In the early warning of equipment failures in traction power supply systems,accurate and rapid identification of early cable failures is a key technology for intelligent operation and maintenance.In order to mine the deep information of feature construction and solve the problem of engineering deployment iteration rate,this paper proposes a cable fault identification method based on graph representation learning and knowledge distillation.First,the current s…查看全部>>
余盛灿;余涛;陈鑫沛;杨家俊;潘振宁
华南理工大学电力学院,广东省 广州市 510641华南理工大学电力学院,广东省 广州市 510641华南理工大学电力学院,广东省 广州市 510641华南理工大学电力学院,广东省 广州市 510641华南理工大学电力学院,广东省 广州市 510641
电子信息工程
电缆早期故障卷积自编码器图表示学习知识蒸馏
cable early faultconvolutional auto-encodergraph representation learningknowledge distillation
《电力信息与通信技术》 2024 (4)
11-20,10
国家自然科学基金项目(52207105).
评论