GDCF-Net：一种用于电力变压器多类故障诊断的生成-判别对比融合网络

《Information Fusion》：GDCF-Net: A Generative-Discriminative Contrastive Fusion Network for Multi-Class Fault Diagnosis of Power Transformer

针对高电压电力系统中变压器多类故障诊断面临的小样本、类不平衡、域偏移及未知故障挑战，提出GDCF-Net模型。该模型通过表示层（条件变分对齐与对比学习）、特征层（跨注意力分类融合）和决策层（原型增强与能量评分融合）的三级协同优化，提升诊断准确性与可解释性，实验验证优于基线方法，并支持跨机器可靠监测。

　　
电力系统中变压器作为核心设备，其状态监测对电网安全至关重要。随着电力系统智能化进程加快，基于DGA（溶解气体分析）的故障诊断面临多重挑战：设备长期运行导致绝缘老化、局部放电等复杂故障频发；监测数据存在严重类别不平衡（如某类故障样本仅占5%）；不同变电站的监测设备、采样流程存在差异，引发领域偏移；新增故障类型难以通过传统封闭模型识别。传统比值法依赖专家经验设定阈值，难以适应动态工况；机器学习方法虽具备可解释性，但面对小样本多分类任务时泛化能力不足；深度学习模型虽能捕捉非线性特征，却存在黑箱决策、训练-测试分布偏移等问题。

针对上述痛点，研究者提出GDCF-Net三阶段融合架构。该模型突破单一层次优化局限，通过跨维度信息协同机制实现诊断性能的全面提升。在特征表示层，创新性地采用条件变分对齐技术，将训练阶段的后验分布与测试阶段的先验分布进行动态校准。这一设计不仅有效解决数据分布偏移问题，更通过KL散度正则化保持特征空间几何结构稳定，使模型具备对新型故障的适应性迁移能力。对比学习模块通过双空间监督机制，在重构空间和决策空间同步进行特征对齐，既强化了正常状态与故障状态的判别边界，又通过语义空间对齐提升模型鲁棒性。

特征融合层引入跨注意力机制，将潜在空间的语义特征回传至原始特征空间。这种双向映射机制实现了"知识蒸馏"效应：既保留了深度学习的特征抽象能力，又通过可解释的注意力权重分配（如氢气、甲烷等特征气体的贡献度可视化），为工程人员提供故障机理的辅助判断依据。实验表明，该机制使变压器绕组变形、铁芯故障等复杂缺陷的识别准确率提升12.7%，且能通过热力图直观展示各特征气体的关联强度。

决策融合层采用原型增强的动态校准机制，通过经验移动平均（EMA）优化原型向量，结合领域自适应的先验调整策略，有效解决长尾分布和跨域偏移问题。当某变电站出现新型局部放电故障时，系统能通过原型空间匹配机制，在0.8秒内完成故障分类并输出关键特征指标（如H?浓度梯度变化）。对比实验显示，在跨站点、跨温度工况的测试集上，GDCF-Net的加权F1值达到92.3%，较传统SVM方法提升37.6%，较主流Transformer模型提升14.2%。

技术实现层面，模型采用轻量化设计：表示层融合模块仅增加12%计算量，特征融合层通过可分离注意力机制将推理速度提升至传统CNN的1.8倍。在解释性方面，系统开发了三维可视化诊断报告，将时序特征、空间分布和气体成分关联性以交互式图谱形式呈现。某省级电网实测数据显示，采用该系统的变电站故障误报率从19.7%降至4.3%，平均检修响应时间缩短62%。

实际部署中，模型通过分阶段训练策略实现高效迁移：在首个变电站完成基础训练后，仅需0.5小时在线增量学习即可适应新站点环境。针对未知故障检测，系统采用"特征敏感度分析+原型动态匹配"双机制，在未知类别出现时，能通过注意力权重归一化自动调整分类阈值，确保误分类率控制在3%以内。该特性已成功应用于某特高压输电线路的在线监测，在三个月内识别出2种新型绝缘劣化模式。

工程验证表明，GDCF-Net在三个典型场景中均表现优异：1）在设备全生命周期监测中，通过原型更新机制，模型对新故障类型的识别准确率在三个月内从65%提升至89%；2）在跨区域电网协同诊断中，采用领域自适应的先验调整策略，不同变电站模型的迁移性能提升41%；3）在极端噪声环境下（信噪比低于5dB），通过对抗性特征增强模块，故障识别率仍保持87%以上。

该框架已形成标准化技术包，包含特征解耦、故障溯源、知识图谱生成等六个功能模块。在某电力集团年度运维中，成功预警37起潜在故障（其中8起为传统方法漏检的早期绝缘老化），减少非计划停机时间逾800小时，直接经济效益达1.2亿元。未来计划将该框架扩展至变压器绕组温度场监测和油中金属颗粒分析领域，目前已完成多模态数据融合模块的前期开发。

从技术演进角度看，GDCF-Net标志着诊断模型从"特征感知"向"机理理解"的范式转变。通过建立可解释的反馈机制（如注意力权重与故障机理的映射关系），使AI系统首次实现从数据特征到物理机理的透明推导。这种技术特性不仅提升了模型在工业场景的可靠性，更为电力系统数字孪生提供了关键接口——模型输出的特征重要性序列可直接作为故障诊断的辅助决策依据，符合IEC 62443标准对工业AI可解释性的强制要求。

当前该框架已通过电力科学研究院的型式试验认证，具备纳入DLT 1498-25《电力变压器在线监测技术导则》的资质。在具体实施中，建议采用"三层防御"策略：基层部署轻量化边缘模型进行实时筛查，中层通过联邦学习实现区域级知识共享，顶层构建机理驱动的数字孪生平台。这种分级架构既保证了生产现场的实时性要求（推理时延<50ms），又实现了跨区域、跨设备的协同诊断能力，为构建新型电力系统安全监测体系提供了可复用的技术方案。