文档介绍：南方电网技术
Southern Power System Technology
ISSN 1674-0629,CN 44-1643/TK
术服务有限公司，石家庄 050400；2. 国网河北省电力有限公司电力科学研究院，石家庄 050021；
3. 科畅电气有限公司，河北 保定 072558；4. 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室，河北 保定 071003）
摘要：提出了适用于局放模式识别的 WGAN-GP 数据增强方法。首先，对局放长时信号进行去噪及脉冲提取，得到局
放脉冲信号。其次，将 wasserstein 距离及梯度惩罚函数引入生成对抗网络(GAN)，提高生成模型的训练稳定性及生成样
本的多样性，并以局放脉冲信号作为样本对网络进行训练，实现基于 WGAN-GP 的局部放电数据增强。使用所提方法
对局部放电实验样本进行数据增强，并使用增强后局放样本对常用模式识别算法进行训练，实验结果表明，所提方法相
比于传统数据增强方法可更有效地对局放脉冲样本进行数据增强，数据增强后局放脉冲模式识别准确率提高 %。
关键词：局部放电；数据增强；生成式对抗网络；模式识别
WGAN-GP Data Enhancement Method for Pattern Recognition of Partial
Discharge
LU Shijie1, 2, DONG Chi1, 2, GU Zhaomin1, 2, ZHENG Baoliang3, LIU Zhaochen4, XIE Qing4, XIE Jun4
(1. State Grid Hebei Energy Technology Service ., Shijiazhuang 050400, China; 2. State Grid Hebei Electric Power
Research Institute, Shjiazhuang 050021, China; 3. Kechang Electric Co., Ltd., Baoding, Hebei 072558, China; 4. State Key