基于变分贝叶斯改进GCN的电弧故障检测

阎超; 赵国鹏; 李飞; 徐建云; 李宏伟; 李梦宇

doi:10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.03.009

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基于变分贝叶斯改进GCN的电弧故障检测

更新时间：2026-07-18

- 基于变分贝叶斯改进GCN的电弧故障检测
- Vol. 45, Issue 3, Pages: 37-44(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.1001-9898.2026.03.009
  CLC： TM501.2;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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阎超, 赵国鹏, 李飞, et al. 基于变分贝叶斯改进GCN的电弧故障检测[J]. 2026, 45(3): 37-44.
DOI：

阎超, 赵国鹏, 李飞, et al. 基于变分贝叶斯改进GCN的电弧故障检测[J]. 2026, 45(3): 37-44. DOI： 10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.03.009.

摘要

图卷积网络(graph convolutional network

GCN)的发展为利用拓扑信息诊断串联电弧故障提供了新途径，但其在复杂电磁场景下仍存在鲁棒性不足和无法量化置信度等问题。本文提出了一种用于串联电弧故障诊断的变分贝叶斯图卷积网络模型(variational bayesian graph convolutional network

VB-GCN)。该模型将贝叶斯推断的概率框架与图卷积网络的拓扑特征提取相结合，将电弧故障诊断任务构建为图上的边分类问题。为验证模型性能，在MATLAB中构建了33节点配电网系统进行仿真实验。实验结果表明，变分贝叶斯图卷积网络模型在面对不同程度的噪声干扰和数据缺失时，其性能表现优于标准的图卷积网络及其他基线模型，引入变分贝叶斯框架可有效提升图卷积网络在复杂电磁环境下故障诊断的可靠性。

Abstract

关键词

Keywords

references

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