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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局

摘要：本发明公开了一种电抗器的故障诊断模型训练方法和电抗器故障诊断方法，包括：获取初始样本数据集；基于初始样本数据集分别构建每一故障类型分别对应的子样本集；构建W个初始诊断模型，基于每一故障类型分别对应的子样本集对W个初始诊断模型分别进行训练，得到W个故障类型分别对应的第一诊断模型；基于样本数据集生成多个批次样本集；基于多个批次样本集分别对W个故障类型分别对应的第一诊断模型进行联合训练，得到W个故障类型分别对应的第二诊断模型；构建判别器，基于初始样本数据集对W个故障类型分别对应的第二诊断模型和判别器进行训练，在满足训练结束条件的情况下，得到W个故障类型分别对应的目标诊断模型。提高故障诊断的精度。

主权项：1.一种电抗器的故障诊断模型训练方法，其特征在于，包括：获取初始样本数据集，所述初始样本数据集中包括电抗器的W个故障类型分别对应的样本数据；基于所述初始样本数据集分别构建每一故障类型分别对应的子样本集；构建W个初始诊断模型，基于每一所述故障类型分别对应的子样本集对所述W个初始诊断模型分别进行训练，得到所述W个故障类型分别对应的第一诊断模型；基于所述样本数据集生成多个批次样本集，每一批次样本集中任一故障类型对应的样本数据的数量为至少一个；基于多个批次样本集分别对W个故障类型分别对应的第一诊断模型进行联合训练，得到所述W个故障类型分别对应的第二诊断模型：在每一训练批次中，将所述批次样本集中每一故障类型的样本数据输入至对应故障类型的第一诊断模型中，将每一所述故障类型第一诊断模型的输出结果转换为向量形式数据，并基于每一故障类型的第一诊断模型对应的多个向量形式数据确定每一所述故障类型的第一诊断模型对应的综合输出结果；基于所述W个故障类型的第一诊断模型分别对应的综合输出结果与预设向量确定所述批次的第一损失函数，基于所述批次的第一损失函数对所述批次的W个第一诊断模型分别进行模型参数调节；构建判别器，基于所述初始样本数据集对所述W个故障类型分别对应的第二诊断模型和所述判别器进行生成对抗训练，在满足训练结束条件的情况下，得到所述W个故障类型分别对应的目标诊断模型，其中，任一故障类型的目标诊断模型用于确定电抗器关联数据属于所述故障类型的概率。

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