一种面向GIS设备局部放电诊断的物理先验约束轻量化诊断方法

本发明涉及高压电气设备状态监测、故障诊断，更具体的说是涉及一种面向gis设备局部放电诊断的物理先验约束轻量化诊断方法。

背景技术：

1、局部放电是导致gis绝缘劣化和设备失效的重要前兆现象。通过分析局部放电信号特征，可以实现设备绝缘状态评估和故障预警，因此局部放电智能诊断已成为电力装备智能运维领域的重要研究方向。

2、局部放电智能诊断基于时序信号的方法，该类方法采用一维卷积神经网络、图神经网络、自监督学习等技术，直接对超高频时域信号进行建模，但通常需要高采样率和长时间观测窗口，数据量大、计算成本高，不利于工业现场实时部署

3、基于prpd模式图的方法。该类方法通过将放电信号转换为相位分辨局部放电prpd图谱，采用resnet、densenet、transformer、注意力机制等深度学习模型进行识别，具有较好的工程应用价值。

4、近年来，研究者开始将放电演化规律、频谱特征、退化机理等物理知识引入深度学习模型，但大多数方法仅将物理知识作为输入特征、标签约束或损失函数辅助信息，尚未实现物理机制与神经网络内部计算过程的深度融合。

5、重庆邮电大学王毅等人公开了一种基于物理约束去噪与自适应拓扑特征学习的局部放电模式识别方法。该方法首先利用hfct采集局部放电信号，并通过物理先验约束的自适应稀疏表示方法进行去噪，以保留微弱放电脉冲特征；随后构建prpd图谱，并采用深度变分自动编码器对图像进行增强；最后，利用图卷积网络进行自适应拓扑特征学习，实现不同局部放电模式的分类识别。

6、因此，如何提供一种面向gis设备局部放电诊断的物理先验约束轻量化诊断方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种面向gis设备局部放电诊断的物理先验约束轻量化诊断方法，旨在解决上述技术问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、一种面向gis设备局部放电诊断的物理先验约束轻量化诊断方法，包括以下步骤：

4、s1、将原始prpd图谱分解为事件图与强度图，在相位方向采用圆柱填充保持交流周期连续性，通过两个独立卷积分支分别提取事件特征与强度特征，引入幅值感知增强机制对不同幅值区域自适应加权，采用非对称相位压缩策略仅在相位方向进行压缩，融合双分支特征得到物理感知编码特征；

5、s2、对物理感知编码特征进行初始卷积提取细粒度特征并下采样聚合上下文信息，通过物理约束可变形卷积模块沿相位方向自适应调整卷积采样位置以捕获稀疏放电特征，再通过多尺度语义聚合模块在不同空间尺度扩大感受野并融合多尺度特征，得到多尺度融合特征，通过分类头将多尺度融合特征映射为类别标签；

6、s3、采用交叉熵损失作为分类监督约束，同时引入相位区间锁定损失对特征的相位分布规律进行物理约束，结合自适应门控权重平衡不同放电类型的约束强度，将两类损失加权求和形成联合损失，对诊断模型进行迭代优化；

7、s4、将待诊断gis设备的prpd图谱输入训练完成的诊断模型，输出局部放电缺陷类型结果。

8、进一步的，s1中所述将原始prpd图谱分解为事件图与强度图具体为：

9、以指示函数对原始prpd图谱进行处理，得到事件图与强度图；其中事件图用于表示对应相位与幅值位置是否发生放电，强度图用于保留原始放电统计强度，实现放电发生位置与放电强弱信息的解耦建模。

10、进一步的，s1中所述在相位方向采用圆柱填充具体为：

11、针对prpd图谱相位轴的360°交流周期连续性，在相位方向采用圆柱填充使相位边界首尾相连，保持交流周期下的相位物理连续性，避免零填充破坏0°与360°附近的相位连续关系。

12、进一步的，s1中所述幅值感知增强机制具体为：

13、基于prpd图谱纵轴放电幅值与放电能量、缺陷严重程度的关联特性，生成幅值感知权重，对不同幅值区域的融合特征进行自适应加权，突出具有诊断意义的放电强度区域。

14、进一步的，s1中所述非对称相位压缩策略具体为：

15、仅在相位方向对特征进行维度压缩，减少相位冗余与计算量，同时保留幅值方向的物理分辨率。

16、进一步的，s2中所述物理约束可变形卷积模块具体为：

17、采用可变形卷积使卷积采样位置沿放电簇分布自适应调整；对可变形卷积的偏移方向施加物理约束，仅允许卷积采样点沿相位方向发生偏移，固定幅值方向不变，在适应放电簇位置变化的同时保持幅值方向的物理语义。

18、进一步的，s2中所述多尺度语义聚合模块具体为：

19、采用并行多尺度结构，通过不同膨胀率的空洞卷积在不同空间尺度扩大感受野，捕获长距离相位相关性；通过跳跃连接保留细粒度放电边界信息，将不同尺度的特征对齐融合后输出多尺度融合特征。

20、进一步的，s3中所述相位区间锁定损失的构建过程为：

21、将深层特征图沿通道和幅值方向进行平均，得到一维相位激活曲线；将相位激活曲线划分为正半周与负半周，分别计算两个半周的相位重心；根据正负半周相位重心之间的归一化距离构建相位一致性损失。

22、进一步的，s3中所述自适应门控权重具体为：

23、基于正半周与负半周的激活能量计算自适应门控权重；对于正负半周分布较对称的放电模式，门控权重取值较大，增强相位锁定约束；对于极性不对称明显的放电模式，门控权重自动减小，放松约束强度。

24、进一步的，s3中所述联合损失函数为：

25、，

26、其中，为联合损失，为交叉熵分类损失，为相位区间锁定损失，为权重系数，用于平衡分类监督损失与物理相位约束损失。

27、相较于现有技术，本发明通过采用上述物理感知表示编码、相位约束可变形卷积、多尺度语义融合以及相位分布约束损失等技术手段，本发明在局部放电模式识别任务中取得了较高的识别准确率、较强的小样本泛化能力和较低的模型复杂度。与近三年典型局部放电识别模型相比，本发明在完整训练集、50%训练集和10%训练集条件下均取得最优识别性能，在5%训练集的小样本条件下仍保持较高准确率，说明该技术方案能够有效降低模型对大规模标注数据的依赖。

1.一种面向gis设备局部放电诊断的物理先验约束轻量化诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种面向gis设备局部放电诊断的物理先验约束轻量化诊断方法，其特征在于，s1中所述将原始prpd图谱分解为事件图与强度图具体为：

3.根据权利要求1所述的一种面向gis设备局部放电诊断的物理先验约束轻量化诊断方法，其特征在于，s1中所述在相位方向采用圆柱填充具体为：

4.根据权利要求1所述的一种面向gis设备局部放电诊断的物理先验约束轻量化诊断方法，其特征在于，s1中所述幅值感知增强机制具体为：

5.根据权利要求1所述的一种面向gis设备局部放电诊断的物理先验约束轻量化诊断方法，其特征在于，s1中所述非对称相位压缩策略具体为：

6.根据权利要求1所述的一种面向gis设备局部放电诊断的物理先验约束轻量化诊断方法，其特征在于，s2中所述物理约束可变形卷积模块具体为：

7.根据权利要求1所述的一种面向gis设备局部放电诊断的物理先验约束轻量化诊断方法，其特征在于，s2中所述多尺度语义聚合模块具体为：

8.根据权利要求1所述的一种面向gis设备局部放电诊断的物理先验约束轻量化诊断方法，其特征在于，s3中所述相位区间锁定损失的构建过程为：

9.根据权利要求8所述的一种面向gis设备局部放电诊断的物理先验约束轻量化诊断方法，其特征在于，s3中所述自适应门控权重具体为：

10.根据权利要求1所述的一种面向gis设备局部放电诊断的物理先验约束轻量化诊断方法，其特征在于，s3中所述联合损失函数为：