基于1D-CNN的可解释性避雷器故障检测方法研究

孙冲; 王艺峰; 阎超; 李春睿; 韩其林; 王正奇

doi:10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.03.005

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基于1D-CNN的可解释性避雷器故障检测方法研究

更新时间：2026-07-18

- 基于1D-CNN的可解释性避雷器故障检测方法研究
- Vol. 45, Issue 3, Pages: 63-71(2026)
- 作者机构：
  
  国网河北省电力有限公司营销服务中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.03.005
  CLC： TM862;TP183
- Published：2026
- 稿件说明：
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孙冲, 王艺峰, 阎超, et al. 基于1D-CNN的可解释性避雷器故障检测方法研究[J]. 2026, 45(3): 63-71.
DOI：

孙冲, 王艺峰, 阎超, et al. 基于1D-CNN的可解释性避雷器故障检测方法研究[J]. 2026, 45(3): 63-71. DOI： 10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.03.005.

摘要

避雷器作为电力系统过电压保护的核心装置，其运行状态直接关系到电网的稳定与安全。传统的故障检测方法存在实时性不足、漏报率较高以及故障机理难以追溯等问题，无法满足智能电网对设备状态精准感知的需求。首先，提出一种融合一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network

1D-CNN)与可解释性人工智能技术(shapley additive explanations

SHAP)的故障智能诊断方法，以实现避雷器故障的实时、准确和可解释检测。其次，设计一种轻量级1D-CNN分类模型进行端到端的故障识别，模型在测试集上总体准确率达到98.52%

漏检率低于1%

且四类状态的AUC值均不低于0.98。最后，采用一致流形逼近与投影(uniform manifold approximation and projection

UMAP)算法对1D-CNN全连接层输出进行高维特征可视化，结果显示不同故障状态在低维空间中聚类明显，重叠率仅为5%。研究采用可解释深度学习模型有效提升了避雷器故障诊断的透明度与可靠性，为电力设备状态智能监测提供了新思路，具有良好的工程应用前景。

Abstract

关键词

Keywords

references

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