基于联邦学习的含不平衡样本数据电力变压器故障诊断

郭方洪; 刘师硕; 吴祥; 陈博; 张文安; 葛其运

doi:10.7500/AEPS20220112003

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基于联邦学习的含不平衡样本数据电力变压器故障诊断

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 基于联邦学习的含不平衡样本数据电力变压器故障诊断
- Federated Learning Based Fault Diagnosis of Power Transformer with Unbalanced Sample Data
- 电力系统自动化 2023年47卷第10期页码：145-152
- 作者机构：
  
  1.浙江工业大学信息工程学院，浙江省杭州市 310014
  2.科润智能控制股份有限公司，浙江省衢州市 324100
- 作者简介：
  
  郭方洪(1988—)，男，副教授，硕士生导师，主要研究方向：智能电网安全可靠性、微电网分布式控制与优化。E-mail：fhguo@zjut.edu.cn
  刘师硕(1998—)，男，硕士研究生，主要研究方向：基于机器学习的电力设备故障诊断。E-mail：lss_pq@163.com
  吴祥(1990—)，男，通信作者，博士，助理研究员，主要研究方向：网络化运动控制、智能优化算法等。E-mail：xiangwu@zjut.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61903333)
- DOI：10.7500/AEPS20220112003
  中图分类号：
- 收稿：2022-01-12，
  
  修回：2022-05-27，
  
  网络出版：2023-04-10，
  
  纸质出版：2023-05-25
- 稿件说明：
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郭方洪,刘师硕,吴祥等.基于联邦学习的含不平衡样本数据电力变压器故障诊断[J].电力系统自动化,2023,47(10):145-152.

GUO Fanghong,LIU Shishuo,WU Xiang,et al.Federated Learning Based Fault Diagnosis of Power Transformer with Unbalanced Sample Data[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(10):145-152.
郭方洪,刘师硕,吴祥等.基于联邦学习的含不平衡样本数据电力变压器故障诊断[J].电力系统自动化,2023,47(10):145-152. DOI： 10.7500/AEPS20220112003.

GUO Fanghong,LIU Shishuo,WU Xiang,et al.Federated Learning Based Fault Diagnosis of Power Transformer with Unbalanced Sample Data[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(10):145-152. DOI： 10.7500/AEPS20220112003.

摘要

基于海量样本数据的深度神经网络可以显著提升电力变压器的故障诊断效果，但实际环境中各变压器本地数据被“数据孤岛”隔离，难以进行集中式深度训练。联邦学习可以实现多源数据的共同建模，但各变压器的非独立同分布不平衡数据会使算法性能严重下降。针对上述问题，提出一种基于联邦学习的含不平衡样本数据电力变压器故障诊断机制。与传统深度学习集中训练方式不同，文中采用多个参与者分布训练方式。每个参与者采用LeNet-5深度神经网络进行本地训练，中央服务器将本地模型进行聚合，同时引入改进的数据共享策略对云端共享数据进行选择性下发，以降低非独立同分布数据的不平衡性。实验结果证明，该机制实现了各变压器独立且不平衡数据的协同训练，对变压器故障类型的诊断精度可达到97%。

Abstract

The deep neural network based on massive sample data can significantly improve the fault diagnosis effect of power transformers

but in the actual environment

the local data of each transformer are isolated by “data islands”

which makes it difficult to conduct the centralized in-depth training. Federated learning can realize the common modeling of multi-source data. However

the non-independent and identically distributed unbalanced data of each transformer will seriously degrade the performance of the algorithm. Aiming at the above problems

a power transformer fault diagnosis mechanism with unbalanced sample data based on federated learning is proposed. Different from the traditional intensive training method of deep learning

this paper adopts the distributed training method of multiple participants. Each participant uses the LeNet-5 deep neural network for local training

the central server aggregates local models

and introduces an improved data sharing strategy to selectively distribute the cloud shared data to reduce the imbalance of non-independently and identically distributed data. The experimental results show that the mechanism realizes the cooperative training of each transformer with independent and unbalanced data

and the diagnosis accuracy of transformer fault types can reach 97%.

关键词

Keywords

references

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