基于图卷积神经网络的超高压电力变压器故障检测方法

摘要

本申请涉及一种基于图卷积神经网络的超高压电力变压器故障检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取电力变压器样本数据集；每个电力变压器样本数据包括对应的故障类型样本标签以及与故障类型样本标签对应的溶解气体的溶解气体浓度数据；提取各电力变压器样本数据对应的溶解气体浓度数据的数据特征，得到各溶解气体特征向量；以溶解气体特征向量为节点，并根据各溶解气体特征向量之间的相似度构建节点的边，得到样本溶解气体图结构；根据样本溶解气体图结构和故障类型样本标签对待训练的故障类型检测模型进行训练，得到训练好的故障类型检测模型。采用本方法能够提高超高压电力变压器故障检测的准确性。