《深广神经网络在变压器故障诊断中的应用》
在当今的电力系统中，变压器作为关键设备，其健康状态直接影响到整个电网的稳定运行。然而，变压器的故障诊断一直是一项挑战，传统的诊断方法往往存在局限性，无法兼顾历史数据的记忆能力和对未知数据的泛化能力，同时忽视了故障特征之间的交互作用。因此，杜江、张知杰、孙铭阳和吕艳硕等人提出了基于深广神经网络（Deep & Wide Model，DWM）的变压器故障诊断新方法，以提高诊断的准确性和效率。
深广神经网络是结合了广义线性模型（Wide Model）和深度神经网络（Deep Neural Network）的优点。广义线性模型具有良好的记忆能力，能够有效处理历史数据，而深度神经网络则以其强大的非线性表达能力和泛化能力，可以捕捉连续特征之间的复杂关系。在DWM中，研究人员添加了离散特征的交叉特征，这些交叉特征能够反映故障特征间的相互影响，从而增强模型的诊断能力。
在实际应用中，该方法首先通过广义线性模型对离散特征进行编码，然后结合深度神经网络处理连续特征。两个模型的参数通过联合训练进行优化，这种联合训练策略能够在训练过程中协调两种模型的学习，使它们相辅相成，共同提升整体性能。
论文中，研究者使用了变压器油中溶解气体分析（DGA）数据进行实验。DGA是一种常见的变压器故障检测手段，通过分析变压器油中特定气体的浓度变化，可以推断出变压器内部的异常情况。实验结果表明，采用DWM的诊断方法在处理DGA数据时，不仅表现优于支持向量机（SVM）、逻辑回归（Logistic Regression）和反向传播神经网络（BP Neural Network），而且在故障诊断的准确性上也具有显著优势。
深广神经网络在变压器故障诊断中的应用，体现了机器学习和深度学习技术在解决实际问题上的巨大潜力。这种方法的提出，不仅为电力系统的故障诊断提供了新的思路，也为其他领域的复杂问题解决提供了借鉴。通过将记忆能力和泛化能力相结合，以及考虑特征交互，DWM有望在未来的故障诊断领域发挥更大的作用，为保障电力系统的安全运行提供强有力的技术支撑。
