这篇文章研究的是在变压器故障诊断领域中，如何解决样本数量不平衡带来的诊断效率和准确性问题。针对这一挑战，文章提出了一种基于变分自编码器预处理深度学习和油中溶解气体分析（DGA）的故障诊断方法。下面详细介绍该方法的关键技术点：
1. 油中溶解气体分析（DGA）：
油中溶解气体分析（DGA）是电力变压器故障诊断中的一个关键技术。它通过对变压器油中的气体成分进行检测，来判断变压器的健康状态。根据溶解在油中的不同气体（如氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔等）含量的异常变化，可以判断变压器可能存在的各种故障类型。DGA是一种成熟且广泛应用于电力系统中的预防性维护措施。
2. 变分自编码器（VAE）：
变分自编码器（Variational Auto-Encoders, VAE）是机器学习中一种生成式模型，它通过编码器将数据映射到一个潜在空间的分布中，再通过解码器从该分布中生成新的数据样本。VAE特别适合处理不平衡样本问题。通过对少数类样本进行编码和解码，VAE能生成新的样本，使得训练集中各类样本数量达到平衡，进而提升深度学习模型的泛化能力。
3. 深度学习网络：
文章中提到的深度学习网络是基于堆栈稀疏自编码器（Stacked Sparse Auto-Encoder, SSAE）构建的。SSAE是一种深度神经网络，由多个稀疏自编码器堆叠而成。它通过逐层预训练的方式学习到数据的高级特征表示，然后利用这些特征进行故障诊断。
4. 变压器故障诊断方法：
文章提出的方法以DGA特征为诊断模型输入，以故障状态概率分布为输出。首先使用VAE对少数类样本进行预处理，自动补充训练样本，增加样本均衡性。之后，利用经过VAE预处理的均衡训练样本，构建基于SSAE的深度学习变压器故障诊断模型，并进行参数更新和优化。模型训练完成后，即可以用于实际故障诊断。
5. 实验结果与分析：
文章通过实例验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能有效地改善训练样本不平衡带来的不利影响，使得在各种训练集下，变压器故障诊断结果的准确率都保持在较高水平，并且漏报率较低。
6. 关键技术点总结：
- 油中溶解气体分析（DGA）技术在变压器故障检测中的应用。
- 变分自编码器（VAE）在处理不平衡样本问题上的优势。
- 深度学习中的堆栈稀疏自编码器（SSAE）网络结构的设计与应用。
- 变压器故障诊断模型构建与优化，以及实验验证。
该篇文章的提出的方法，不但有助于提高变压器故障诊断的准确性，而且在电力系统的维护与管理中，具有很高的实用价值，可以为变压器的故障预防和安全性提供更可靠的保障。
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