論文の概要: Robust Learning Based Condition Diagnosis Method for Distribution Network Switchgear

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07956v2
• Date: Thu, 7 Dec 2023 00:17:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 17:59:32.465042
• Title: Robust Learning Based Condition Diagnosis Method for Distribution Network Switchgear
• Title（参考訳）: 分散ネットワークスイッチギアのロバスト学習に基づく条件診断法
• Authors: Wenxi Zhang, Zhe Li, Weixi Li, Weisi Ma, Xinyi Chen, Sizhe Li
• Abstract要約: 本稿では,分散ネットワークスイッチギアの状態を診断するための頑健な学習手法を提案する。 本手法は, 環境データ, 温度測定, スイッチ位置, モータ動作, 絶縁条件, 局所放電情報を含む拡張特徴ベクトルを含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.515214508489558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a robust, learning-based method for diagnosing the state of distribution network switchgear, which is crucial for maintaining the power quality for end users. Traditional diagnostic models often rely heavily on expert knowledge and lack robustness. To address this, our method incorporates an expanded feature vector that includes environmental data, temperature readings, switch position, motor operation, insulation conditions, and local discharge information. We tackle the issue of high dimensionality through feature mapping. The method introduces a decision radius to categorize unlabeled samples and updates the model parameters using a combination of supervised and unsupervised loss, along with a consistency regularization function. This approach ensures robust learning even with a limited number of labeled samples. Comparative analysis demonstrates that this method significantly outperforms existing models in both accuracy and robustness.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エンドユーザの電力品質維持に不可欠である分散ネットワークスイッチギアの状態を診断するための,堅牢で学習的な手法を提案する。 従来の診断モデルは専門家の知識に大きく依存し、堅牢性に欠けることが多い。 そこで本手法では, 環境データ, 温度測定, スイッチ位置, モータ動作, 絶縁条件, 局所放電情報を含む拡張特徴ベクトルを組み込んだ。 我々は特徴マッピングを通して高次元の問題に取り組む。 本手法では,無ラベルサンプルを分類する決定半径を導入し,教師付き損失と教師なし損失を組み合わせたモデルパラメータを整合正則化関数とともに更新する。 このアプローチは、限られた数のラベル付きサンプルでも堅牢な学習を可能にする。 比較分析により、この手法が既存のモデルよりも精度と頑健性の両方において著しく優れていることが示される。

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