U-AttentionFlow:一种多尺度可逆的注意网络,用于使用声信号检测OLTC异常
Donghyun Kim1, Hoseong Hwang1, Hochul Kim1
1Department of Medical Artificial Intelligent, Eul-Ji University, Seongnam-si 13135, Gyeonggi-do, Republic of Korea.
Sensors (Basel, Switzerland)
|October 16, 2025
概括
及早检测到负载切换器 (OLTC) 故障对于电网稳定性至关重要. 一个新的深度学习模型U-AttentionFlow有效地使用声信号识别OLTC异常,准确率为99.15%.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 人工智能的人工智能
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 负载自来水变压器 (OLTC) 对于功率变压器的电压调节至关重要.
- OLTC故障可能会损害电网稳定性,需要早期检测方法.
研究的目的:
- 开发一个强大的异常检测模型用于使用声信号的OLTC.
- 通过先进的深度学习技术,提高故障检测的准确性.
主要方法:
- 提出了一类深度学习模型,U-AttentionFlow,训练在正常的OLTC声学数据上.
- 集成的挤压和刺激 (SE) 块和卷积块注意模块 (CBAM) 功能增强.
- 采用多头自我注意 (MHSA) 和U-Flow式的可逆结构,用于时间和多尺度的特征学习.
主要成果:
- 在真实世界OLTC声学数据上实现了99.15%的异常检测准确度.
- 证明了该模型在识别与正常操作模式的偏差方面的有效性.
- 在现实的电压和负载条件下验证的性能.
结论:
- 该U-AttentionFlow模型显示出卓越的性能和用于OLTC异常检测的实际应用性.
- 声信号分析与深度学习相结合,为电力设备的预测性维护提供了一个有希望的方法.
