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华北电力大学学报(自然科学版) 2024年

作者：范澜珊刘云鹏赵涛闫泽玉河北省输变电设备安全防御重点实验室(华北电力大学)

现有GIS深度诊断模型在可解释性方面存在明显不足，且仅根据统计性能指标进行评估后择定的深度诊断模型，常在实际现场环境下泛化能力差。这一问题已经成为限制深度智能诊断算法在GIS绝缘缺陷诊断领域实现工业应用的主要障碍。因此，通... 详细信息

现有GIS深度诊断模型在可解释性方面存在明显不足，且仅根据统计性能指标进行评估后择定的深度诊断模型，常在实际现场环境下泛化能力差。这一问题已经成为限制深度智能诊断算法在GIS绝缘缺陷诊断领域实现工业应用的主要障碍。因此，通过改进梯度加权类激活映射图（improved gradient-weighted class activation mapping，Grad-CAM++），计算PRPD图谱各像素在最终卷积层上的梯度权重，得到改进的类激活映射图，以此表征深度诊断模型对不同输入区域的关注程度。然后，根据类激活映射图的注意力分布确定深度诊断模型的特征诊断逻辑，实现特征提取逻辑的可视化分析，便于校对诊断结果是否正确，以及分析误检样本产生的原因，进一步助力诊断模型的选择。为验证Grad-CAM++的有效性，基于真型GIS的试验数据构建多组残差神经网络模型，分别以统计指标、统计指标+类激活映射图两种方式进行诊断模型优选，并在实测现场数据集下对两种评估体系下的最优模型进行测试。试验结果表明，Grad-CAM++能够完善现有GIS深度诊断模型评估体系，有利于筛选更适应现场条件的深度诊断模型，并为现场检修人员提供分析深度诊断结果正确与否的依据，提高诊断准确率和决策置信度。

关键词：可解释性局部放电气体绝缘组合电器梯度加权类激活映射图深度神经网络

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